Balancing efficiency and fairness in heterogeneous GPU clusters for deep learning

计算机科学 GPU群集 星团(航天器) 分布式计算 调度(生产过程) 并行计算 计算机网络 库达 运营管理 经济
作者
Shubham Chaudhary,Ramachandran Ramjee,Muthian Sivathanu,Nipun Kwatra,Srinidhi Viswanatha
标识
DOI:10.1145/3342195.3387555
摘要

We present Gandivafair, a distributed, fair share scheduler that balances conflicting goals of efficiency and fairness in GPU clusters for deep learning training (DLT). Gandivafair provides performance isolation between users, enabling multiple users to share a single cluster, thus, maximizing cluster efficiency. Gandivafair is the first scheduler that allocates cluster-wide GPU time fairly among active users.
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