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Ehsan Yousefzadeh-Asl-Miandoab

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TOOL · CL_284780 · Oct 7 · 04:00

AEGIS 系统优化共享 GPU 上的深度学习训练

研究人员开发了 AEGIS，一个运行时调度系统，旨在提高共享多 GPU 服务器上深度学习训练的效率。AEGIS 通过集成内存可行性检查、放置后观察和运行时压力过滤来管理多个深度学习工作负载的共置。与独占分配相比，这种方法旨在减少资源利用不足和排队时间，同时还能减轻不太复杂的共置方法可能出现的性能下降和内存不足故障。使用各种工作负载进行的评估表明，与独占分配相比，AEGIS 可将训练完成时间最多缩短 27%，与 Lucid 和 Horu…

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