行星规模计算机的透明抢占和迁移

    公开(公告)号:CN117120978A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202280021860.6

    申请日:2022-03-03

    Abstract: 本文的公开内容描述了用于深度学习(DL)作业的平台级检查点化。检查点化是通过捕获以下两种状态数据来执行的:(i)GPU状态(设备状态)和(ii)CPU状态(主机状态)。GPU状态包括位于GPU和GPU上下文(例如,GPU中的默认流、由诸如DNN、Blas等的库创建的各种句柄)中的GPU数据(例如,模型参数、优化器状态等)。由于检查点化是以域感知方式完成的,因此仅复制GPU存储器的部分。“活动”存储器包含如模型参数的有用数据。为了能够捕获有用数据,控制存储器管理以识别存储器的哪些部分是活动的。此外,为了将目的地GPU恢复到相同的上下文/状态,一种机制被用于捕获原始GPU上的这种状态改变事件并在目的地GPU上重放。

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