Heterogene Hardware ist der größte Knackpunkt beim verteilten Training, über den niemand spricht. Da steht ein Cluster mit RTX 3090ern und 4090ern, unterschiedlichen VRAM-Konfigurationen (12 GB vs. 24 GB), stark schwankenden Netzwerkgeschwindigkeiten und diesem einen verfluchten Knoten, der alles ausbremst.
Die meisten Trainings-Frameworks gehen von homogenen Setups aus. Sie verteilen die Last auf naive Weise, synchronisieren global und geraten ins Stocken, sobald sich die Hardwarespezifikationen unterscheiden. Open-Source-Entwickler in der Praxis müssen ihre Cluster ständig überwachen, Workloads manuell partitionieren oder sich einfach mit einer miserablen GPU-Auslastung abfinden.
Das Kernproblem: Frameworks behandeln alle Knoten gleich. Aber eine 3090 sollte nicht dieselbe Batchgröße bekommen wie eine 4090. Langsame Netzwerkverbindungen brauchen asynchrone Gradienten-Updates. Knoten mit wenig Speicher benötigen andere Strategien zum Sharding von Modellen.
Deshalb wirken Projekte wie DeepSpeed, Megatron und Distributed PyTorch bei heterogenen Setups immer noch umständlich. Sie wurden nicht für die chaotische Realität gemeinschaftlich genutzter Rechenressourcen oder GPU-Pools mit mehreren Generationen entwickelt.
Die meisten Trainings-Frameworks gehen von homogenen Setups aus. Sie verteilen die Last auf naive Weise, synchronisieren global und geraten ins Stocken, sobald sich die Hardwarespezifikationen unterscheiden. Open-Source-Entwickler in der Praxis müssen ihre Cluster ständig überwachen, Workloads manuell partitionieren oder sich einfach mit einer miserablen GPU-Auslastung abfinden.
Das Kernproblem: Frameworks behandeln alle Knoten gleich. Aber eine 3090 sollte nicht dieselbe Batchgröße bekommen wie eine 4090. Langsame Netzwerkverbindungen brauchen asynchrone Gradienten-Updates. Knoten mit wenig Speicher benötigen andere Strategien zum Sharding von Modellen.
Deshalb wirken Projekte wie DeepSpeed, Megatron und Distributed PyTorch bei heterogenen Setups immer noch umständlich. Sie wurden nicht für die chaotische Realität gemeinschaftlich genutzter Rechenressourcen oder GPU-Pools mit mehreren Generationen entwickelt.