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mKernel:マルチGPU・マルチノード融合カーネルライブラリ、GPU駆動通信を実現

UC BerkeleyのUCCLチームがmKernelをリリース。ノード内NVLink、ノード間RDMA、高密度計算を単一の持続的CUDAカーネルに融合し、AIワークロードの通信オーバーヘッドを削減。通信はフォワードパスの43.6%、トレーニング時間の32%を占める可能性がある。5つの融合カーネルを提供し、ConnectX-7とAWS EFAバックエンドをサポート。

ソースMarkTechPost著者: Asif Razzaq
mKernel:マルチGPU・マルチノード融合カーネルライブラリ、GPU駆動通信を実現
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  • mKernelはノード内NVLink、ノード間RDMA、計算を単一の持続的CUDAカーネルに融合
  • MoEモデルでは通信オーバーヘッドが実行時間の最大47%を占める
  • 5つのカーネル:AllGather+GEMM、GEMM+AllReduce、MoE Dispatch+GEMM、Ring Attention、GEMM+ReduceScatter
  • libibverbsを介したGPU起動RDMA、NCCLやNVSHMEMに依存しない

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