谷歌下一代AI架构、Jeff Dean标榜大半年的Pathways终于有论文了

制进一步主导科学研究职员西起「多处理事件程序多统计数据」（MPMD）计数。MPMD 通过将整个计数的兄大部分等价到除此以外愈来愈难以获的小探测机内火山岛上来意味着较小的低效率。为了增大能用效率，一些 ML 硬体计数机系统时会科学研究职员以细粒度的作法在临时工接地彼此间相依硬体，意味着临时工接地弹持续性，并增大容错灵活持续性。

仍要，科学研究职员开始规范一套为基础三维（foundation model），这些三维是在大统计数据上大规模受训的，可以适应多种下游侦查。通过在许多侦查彼此间相依人力资源，并在它们彼此间低效率对等但时会，这种三维的受训和侦探小说发放了增大空降兵能用效率的机时会。例如，几个科学研究职员意味著同时微调用好好并不相同侦查的一个为基础三维，常用大致相同的探测机内来保有浮动的为基础三维层。在对等的兄三维上启动的受训或侦探小说可以受益于一些技术，这些技术准许来自并不相同侦查的请注意被除此以外在一个 vectorized batch 当中，以获愈来愈低的探测机内能用效率。

本文重申的 PATHWAYS 在动态和精度上可以媲美 SOTA ML 系统时会，同时发放了支持者更进一步 ML 临时工接地所均需的灵活持续性。它常用了一个 client-server Core，该Core使得 PATHWAYS 的行驶时很难亦然许多 client 在系统时会管理临时工计数火山岛上执行者处理事件程序。

PATHWAYS 是第一个力图表面、低效地执行者跨多个 TPU pods 的处理事件程序的系统时会。通过换用上一新匹配执行者三维，它可以扩大到数千个探测机内。PATHWAYS 的面向对象三维使得表述非 SPMD 计数显得很难以，并支持者集当中的计数机系统时会和真实世界化，以增大探测机内的能用效率。

PATHWAYS 系统时会Core

PATHWAYS 构筑在先前的系统时会的为基础上，包含用好好连续持续性和执行者 TPU 计数的 XLA (TensorFlow, 2019)、用好好连续持续性和执行者常见于式 CPU 计数的 TensorFlow 三幅和执行者机内 (Abadi et al., 2016)，以及包含 JAX (Bradbury et al., 2016) 在内的 Python 面向对象基本 (Bradbury et al., 2018) 和 TensorFlow API。能用这些构筑块，PATHWAYS 在兼顾密切合作持续性的同时，仅用至少的代码改回就能行驶基本的 ML 三维。

计数机系统时会机内

PATHWAYS 的后口由除此以外探测机内组合而出，这些探测机内除此以外合而出紧密交互作用的 island，这些 island 又通过 DCN 相互相连，如上三幅 3 简述。PATHWAYS 有一个「计数机系统时会机内」，全权负责集当中管理临时工所有 island 上的通讯设备。client 意味著时会尽快 island 的「真实世界 slice」具有简便其互联模式的特定 2D 或 3D 一维圆形。每个真实世界 slice 都构出「真实世界通讯设备」，准许 client 表述计数在一维上的布局作法。计数机系统时会机内为意味着所均需互连拓扑、内存容量等的真实世界通讯设备低效率扣除电学通讯设备。

在此之前的计数机系统时会机内常用一个简单的启发式方法来意味着，试着通过在所有可用通讯设备上传播计数来连续持续性平衡状态接地，并在真实世界通讯设备和电学通讯设备彼此间保有一对一的等价。如果更进一步的临时工接地须要，则可以换用愈来愈加精细的扣除算法，例如选择所有 client 计数的人力资源均需求量和系统时会的意味着但时会，以近似计数电学通讯设备的最佳扣除。

PATHWAYS 准许低效率添加和移除后口计数人力资源，由计数机系统时会机内追踪可用通讯设备。由单控制机内所设计完工的真实世界通讯设备和电学通讯设备彼此间的间接层将准许更进一步支持者表面的悬挂起 / 趋于稳定和迁至等动态，其当中 client 的真实世界通讯设备可以临时回收人力资源或移出而无均需其他用户处理事件程序的协力。

client

当其他用户想要行驶一个被追踪的处理事件程序时，可以调用 PATHWAYS client 库，它首先将真实世界通讯设备扣除给早先并未行驶过的任何计数，并用计数机系统时会机内注册计数，触发 server 在于是就解释器计数。

然后，client 为处理事件程序构筑与通讯设备右边无关的 PATHWAYS 当中间连续持续性 (IR)，透露为自定义 MLIR (Lattner et al., 2021) dialect。IR 通过一系列标准规范解释器机内 pass 渐渐降都是别，之后可用构出电学通讯设备右边的都是连续持续性。这种都是处理事件程序选择了电学通讯设备彼此间的网络相连，并构出将可用从源计数移去链路到其很难移去（shard）右边的操作，包含须要统计文件传输时的大部分和获取操作。在真实世界通讯设备右边不变的一般来说但时会重复行驶都是处理事件程序是有效的，如果计数机系统时会机内扭曲了真实世界通讯设备和电学通讯设备彼此间的等价人关系，可以 re-low 处理事件程序。

较原本的单控制机内系统时会当中的 client 意味著很快踏入精度难题，因为它全权负责密切合作数千个单独的计数，还要密切合作常见于在数千个探测机内当中的计数移去相应的统计数据底板区。PATHWAYS client 常用移去底板区抽象来连续持续性意味著常见于在多个通讯设备上的语义底板区。这种抽象通过以语义底板区而不是单个移去的粒度加倍 bookkeeping 侦查（包含参阅计数（reference counting））的开销来希望 client 扩大。

密切合作意味着

PATHWAYS 依赖 PLAQUE 启动所有常用 DCN 的跨PSP密切合作。PLAQUE 是一种基本的（闭源）生产移去匹配系统时会，苹果公司将它用好好许多面向投资者的服务，这些服务须要低扇出或低扇入互联，并且可扩大持续性和过长都很最重要。都是 PATHWAYS IR 如此一来被转换为 PLAQUE 处理事件程序，并连续持续性为匹配三幅。PATHWAYS 对其密切合作 substrate 有恰当的尽快，而 PLAQUE 意味着所有尽快。

首先，用好好刻画 PATHWAYS IR 的连续持续性需构出每个移去计数的单个键值，以前提很难紧凑连续持续性跨多个移去的计数，即带有 N 个计数移去的 2 个计数 A 和 B 的大大简化执行者，无论 N 是多少，每个计数移去在匹配连续持续性当中都有 4 个键值：Arg → Compute (A) → Compute (B) → Result。在 PLAQUE 行驶时意味着当中，每个键值都时会生出带有很难移去标记的可用统计数据字串，因此在执行者统计数据依此执行者时，N 个统计数据字串将在每对相邻的 IR 键值彼此间引动。

密切合作行驶时还需支持者沿移去内侧的均匀分布统计文件传输，其当中通告可以在低效率选择的移去兄集彼此间邮寄，常用标准规范的过长追踪的系统（Akidau et al., 2013; Murray et al., 2013）来检测何时已收到移去的所有通告。低效的均匀分布互联很难避免 DCN 踏入探测机内上依赖于统计数据的控制引难题，这是 PATHWAYS 完工的不可或缺动态之一。

如下三幅 4 简述，密切合作 substrate 用好好邮寄链路调动通告和统计数据 handle 的不可或缺路径当中的 DCN 通告，因此它需以低过长邮寄不可或缺通告，并在须要低旅客量时将通告批量邮寄到同一个 host。

常用可扩大的区别于匹配柴油发动机来处理事件 DCN 互联也很方便，因为这意味着 PATHWAYS 还可以将其用好好于是就管理临时工侦查，例如上交内置调拨者、监控处理事件程序、清理处理事件程序、在注意到失灵时上会出错等。

苹果公司认为，常用 Ray (Moritz et al., 2018) 等其他常见于式基本而不是 PLAQUE 来重上新意味着基本的 PATHWAYS 所设计以意味着都是密切合作基本是可行的。在这种意味着当中，PATHWAYS 执行者机内和调动机内将被仍然行驶的 Ray Actor 所摒弃，这些 Ray Actor 将在底层 Ray 空降兵调动之上意味着 PATHWAYS 调动，并且执行者机内可以常用 PyTorch 启动 GPU 计数和集合。

Gang-scheduled 低效率调动

如前所述，在除此以外对等探测机内上支持者 SPMD 计数的一个尽快是支持者低效的 gang-scheduling。

PATHWAYS 行驶时包含每个 island 的集当中式调动机内，它对 island 上所有计数启动赞同持续性依序。当 PATHWAYS 将一个处理事件程序重上新加入链表以执行者时，PLAQUE 匹配处理事件程序全权负责都有操作：

在每个探测机内参谋总长本地解释器函数执行者重上新加入链表，并将底板 future 作为读取；将网络邮寄（network sends）重上新加入到远程探测机内的链表，以获函数执行者可用的底板 future；与调动机内互联，以确切在 island 上行驶的所有处理事件程序当中函数执行者的赞同顺序。

调动机内需实施以毫秒为单位扣除探测机内的策略。不过，意味着的意味着只是按照 FIFO 顺序将临时工重上新加入链表，但愈来愈精细的调动机内意味著时会根据推估的执行者小时重上新依序计数。

依此异步调动

当在探测机内上行驶计数时，系统时会可以能用异步 API 将计数与密切合作重叠。如下三幅 4a 当中的三键值三幅简述，正方形分别对应三个键值 A、B 和 C，它们在相连到PSP A、B 和 C 的探测机内上行驶。所有键值计数都是如前所述解释器函数。PSP A 将键值 A 重上新加入链表，调拨 A 可用的 future 并将它链路给PSP B。PSP B 类群键值 B 的读取，将该读取底板定址链路给键值 A，并执行者大大部分正要临时工以开启键值 B 的动态。当键值 A 启动时，它的可用如此一来通过探测机内互联邮寄至键值 B 的读取底板，然后PSP B 开启键值 B。一个键值启动和另一个键值开启彼此间的过长小时要比统计数据链路小时愈来愈长。

当 predecessor 键值的计数小时多达PSP彼此间调动、人力资源类群和协同所用小时时，上述所设计行驶较好。但如果计数小时想像中短，异步 pipeline 就时会暂缓，PSP口的临时工踏入执行者整个计数核苷酸过程当中的不可或缺难题。选择到解释器的函数都是如前所述的，后续键值的读取圆形实际上可以在 predecessor 计数重上新加入链表早先启动计数。

因此，苹果公司引入了一种全上一新依此异步调动所设计计划，具体情况如下三幅 4 b 简述。该计划能用如前所述解释器函数的连续持续性存留人力资源来依此行驶计数键值的PSP口临时工，而不是在 predecessor 不想像中意味著重上新加入链表再次对键值临时工启动核苷酸化处理事件。选择到如前所述函数下只能依此地调动临时工，PATHWAYS 将依此调动作为一种可用持续性手段，并在键值人力资源均需求量在 predecessor 计数启动曾一度知道的但时会回退到传统意义三维。

当计数的兄三幅可以启动连续持续性调动时，该处理事件程序时会向调动机内邮寄刻画整个兄三幅的单条通告，该调动机内很难胡牌三幅当中所有活动移去的执行者启动一个大依序。所设计单条通告力图之比化网络引量，但不须要调动机内将所有兄三幅的移去作为一个成品来重上新加入链表：计数仍意味著与其他并发执行者处理事件程序呈交的计数交错。

三键值处理事件程序的顺序调动（a）与依此调动（b）相比较。

试验中结果

苹果公司示范了 PATHWAYS 在受训真实机机内进修三维（它们可以被透露为 SPMD 处理事件程序）当中的精度。首先与常用编码机内 - 解码机内Core行驶 Transformer 三维的 JAX 多控制机内启动相比较。

下表 1 示范了在并不相同生产量的探测机内上受训时，并不相同较小的文档到文档 Transformer 三维的受训旅客量（tokens / 秒）。正如所预期的一样，由于三维代码大致相同，在 JAX 和 PATHWAYS 上受训的三维在重新排列大致相同的但时会意味着了大致相同的困惑度。

接着，苹果公司相比较了当仅用解码机内Core受训 Transformer 语言三维时，PATHWAYS 在并不相同内置上的精度。如表 2 简述，PATHWAYS 的受训旅客量与每个 pipeline 阶段的 TPU 核心生产量出%降低，这与其他系统时会保有赞同。

上述结果与下三幅 5 赞同， 表明 PATHWAYS 的旅客量与PSP生产量呈线持续性缩放人关系。降低 pipeline 阶段的生产量时会增大之比开支，当阶段生产量从 4 降低到 16 时，旅客量从 133.7k tokens / 秒减少到 131.4k tokens / 秒。苹果公司将 pipelined 三维的精度与常用 SPMD 的等效三维启动了相比较，并观察到至少在这种但时会，pipeline 的精度与 SPMD 相当，这是因为 SPMD 计数内部聚合互联转化成的开支比 pipeline 泡沫（bubble）开支愈来愈低。

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