字节跳动发布ByteExpress RDMA部署经验论文
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字节跳动发布ByteExpress RDMA部署经验论文
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AI 综述
Yibo Huang 等人在 arXiv 发布论文,报告字节跳动在基于 parameter-server 的推理与训练系统中部署 ByteExpress(硬件 RDMA 之上的软件通信层)的经验。论文称,在生产推理中,与内核 TCP 相比,ByteExpress 将模型参数拉取的平均与 P99 延迟分别降低 35.7% 和 43.7%,总 CPU 占用降低 10.69%;在训练中,模型参数推送 P99 延迟最多降低 74.0%,运行时未观察到 PFC 暂停。 论文提出三条教训:RDMA 高效需要跨应用与传输层的缓冲管理,可扩展通信需协同管理连接与接收能力,服务可用性需在传输层之上做恢复。
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最新进展10月12日 12:00
字节跳动部署 ByteExpress 软件通信层优化 RDMA 推理与训练报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv eess.SY 系统与控制精选字节跳动部署 ByteExpress 软件通信层优化 RDMA 推理与训练
论文报告在字节跳动基于 parameter-server 的推理与训练系统中部署 ByteExpress(硬件 RDMA 之上的软件通信层)的经验,提出三条教训:RDMA 高效需要跨应用与传输层的缓冲管理、可扩展通信需协同管理连接与接收能力、服务可用性需在传输层之上做恢复。
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