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PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜

PFNは,「現実世界を計算可能にする」をVisionとして,膨大な計算量を必要とするシミュレーションや深層学習などの計算ワークロードを実行するためのオンプレML基盤を持っています. この取り組みについて、「使いやすい環境」、「リソースの効率的かつフェアな利用」、「信頼性・運用省力化」の観点から紹介します。 本イベント「オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜」では、オンプレミスの Kubernetes クラスタ上に構築された機械学習基盤を持つ PFN とヤフーのエンジニアが自社での取り組みについて語り尽くします! イベントサイト: https://ml-kubernetes.connpass.com/event/239859/

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PFNのオンプレML基盤
の取り組み
Yuichiro Ueno (Cluster Services チーム)
発表者の紹介
● 上野 裕一郎 (Yuichiro Ueno)
○ 2021/04 新卒入社
■ Cluster Services チーム
○ 入社前
■ スパコンで深層学習をする研究
○ 趣味
■ ISUCONとか性能最適化
○ SNS
■ twitter.com/y1r96
2
目次
● オンプレクラスタの概要
○ PFNがオンプレクラスタを選ぶ理由
○ オンプレクラスタ・ストレージクラスタ
○ 基盤に求められる主な要件
● 使いやすい環境
● リソースの効率的かつフェアな利用
● 信頼性・運用省力化
● クラスタに関わる組織
3
オンプレクラスタの概要
4
PFNがオンプレクラスタを選ぶ理由
● Vision: 現実世界を計算可能にする
○ シミュレーションや深層学習は膨大な計算リソースを必要とする
○ 計算力は競争力の源であり,大量の計算機が必要
● 大規模な計算を(息をするように)したい
○ 16 GPUs, 32 GPUs and More*な分散学習を回したい
○ 1 GPUな学習を数百個パラメータを変えて回したい
○ Neural Architecture Searchをしたい
● 計算基盤全てをコントロールしたい
○ ノード内・ノード間通信,I/Oの全ての最適化が高速な学習には必要
● 上から下まで(ハードもソフトも人も)保有することの重要性
○ (調達・設計からアルゴリズムまで)様々な技術バックグラウンドを持つ
メンバーが集結することで新しいものを生み出していきたい
5
(*) [1711.04325] Extremely Large Minibatch SGD: Training ResNet-50 on ImageNet in 15 Minutes
PFNのオンプレクラスタ
6
MN-1 MN-2a
MN-3
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