異種GPUクラスターにおける深層学習ワークロードスケジューリングの最適化

このArXiv論文は、ハイブリッド学習と最適化技術を活用して、異種GPUクラスター内の深層学習ワークロードスケジューリングの最適化を探求しています。動的スケジューリングに焦点を当てることは、リソース利用率の向上とDLタスクの実行時間の短縮を試みていることを示唆しています。

• •多様なGPUアーキテクチャでのDLワークロードのスケジューリングの課題に対応。
• •機械学習と最適化手法を組み合わせる可能性のあるハイブリッド学習技術を採用。
• •動的スケジューリングに焦点を当て、変化するワークロードの需要とリソースの利用可能性に適応することを目指しています。