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English(EN) Deploying RDMA for Large-Scale Inference and Training Workloads

ByteDance 部署基于 RDMA 的 ByteExpress 以加速 AI 训练和推理

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

ByteDance 开发了 ByteExpress，一个构建在硬件 RDMA 之上的软件通信层，以提高大规模推理和训练工作负载的效率。该系统解决了标准 RDMA 实现难以应对的可变大小消息和服务失败等挑战。在 ByteDance 的参数服务器系统中部署 ByteExpress，与传统的 TCP 相比，在模型参数获取和推送操作方面，显著降低了延迟和 CPU 使用率，并取得了显著改进。 AI

影响 优化大规模 AI 模型训练和推理的基础设施，可能降低成本并提高性能。

排序理由 详细介绍 RDMA 在机器学习工作负载中新的软件通信层的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yibo Huang, Yi Cui, Yukai Huang, Huaping Zhou, Jiancong Tong, Zhaoyu Wu, Gen Miao, Haoran Wei, Boyan Ding, Zhuo Jiang, Jianxi Ye, Yibo Zhu, Chuanxiong Guo, Yang Xu, Jie Wu ·

    为大规模推理和训练工作负载部署 RDMA

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