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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：一种基于自适应并行共优化的大模型异构集群调度系统及方法，包括：基于执行流建模的性能分析器、集群弹性抢占式任务调度器以及任务并行执行引擎，其中：集群弹性抢占式任务调度器根据任务队列动态改变任务的计算资源，得到不同集群任务负载下近似最优的任务资源分配；性能分析器根据来自集群弹性抢占式任务调度器的模型并行块和来自异构GPU集群的硬件信息，进行单设备上的并行块算子延迟测量，估计得到每一个并行块所定义的子空间内最优并行策略的迭代时间；任务并行执行引擎接收调度后的并行块进行基于剪枝后搜索空间下的并行搜索、生成任务及其最优并行策略后输出至异构GPU集群。本发明保证了多个大模型训练任务的高效性能分析，集群级别的吞吐性能和资源利用率提高以及任务级别的任务完成时间减少。
主权项：1.一种基于自适应并行共优化的大模型异构集群调度系统，其特征在于，包括：基于执行流建模的性能分析器、集群弹性抢占式任务调度器以及任务并行执行引擎，其中：集群弹性抢占式任务调度器根据任务队列动态改变任务的计算资源，得到不同集群任务负载下近似最优的任务资源分配；性能分析器根据来自集群弹性抢占式任务调度器的模型并行块和来自异构GPU集群的硬件信息，进行单设备上的并行块算子延迟测量，估计得到每一个并行块所定义的子空间内最优并行策略的迭代时间；任务并行执行引擎接收调度后的并行块进行基于剪枝后搜索空间下的并行搜索、生成任务及其最优并行策略后输出至异构GPU集群；所述的并行块是指：与深度学习任务绑定的调度空间的子空间，每个并行块对应不同的流水线并行阶段的数目和资源分配；所述的动态改变任务的计算资源是指：对于训练任务，在不同并行块之间的动态切换，通过低开销的启发式算法解决多任务并行块分配的最优化问题。
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百度查询： 上海交通大学 基于自适应并行共优化的大模型异构集群调度系统及方法
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