DreamDDP: Accelerating Data Parallel Distributed LLM Training with Layer-wise Scheduled Partial Synchronization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Tang, Zhenheng, Tang, Zichen, Huang, Junlin, Pan, Xinglin, Yan, Rudan, Wang, Yuxin, Zhou, Amelie Chi, Shi, Shaohuai, Chu, Xiaowen, Li, Bo |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Bandwidth-Aware and Overlap-Weighted Compression for Communication-Efficient Federated Learning
von: Tang, Zichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Zichen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient MoE Inference with Fine-Grained Scheduling of Disaggregated Expert Parallelism
von: Pan, Xinglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pan, Xinglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fault-Tolerant Hybrid-Parallel Training at Scale with Reliable and Efficient In-memory Checkpointing
von: Wang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ZipCCL: Efficient Lossless Data Compression of Communication Collectives for Accelerating LLM Training
von: Lin, Wenxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lin, Wenxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Parm: Efficient Training of Large Sparsely-Activated Models with Dedicated Schedules
von: Pan, Xinglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pan, Xinglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HierMoE: Accelerating MoE Training with Hierarchical Token Deduplication and Expert Swap
von: Lin, Wenxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Wenxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FusionLLM: A Decentralized LLM Training System on Geo-distributed GPUs with Adaptive Compression
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedImpro: Measuring and Improving Client Update in Federated Learning
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ElasWave: An Elastic-Native System for Scalable Hybrid-Parallel Training
von: Kang, Xueze, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kang, Xueze, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RcLLM: Accelerating Generative Recommendation via Beyond-Prefix KV Caching
von: Zhao, Zhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Zhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
BurstGPT: A Real-world Workload Dataset to Optimize LLM Serving Systems
von: Wang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FuseFL: One-Shot Federated Learning through the Lens of Causality with Progressive Model Fusion
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Zhenheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accelerating Long-Tail Generation in Synchronous RLHF Training via Adaptive Tensor Parallelism
von: Zhao, Long, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Long, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Hyperion: Hierarchical Scheduling for Parallel LLM Acceleration in Multi-tier Networks
von: Ma, Mulei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Mulei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Accelerating AIGC Services with Latent Action Diffusion Scheduling in Edge Networks
von: Xu, Changfu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Changfu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scheduling Deep Learning Jobs in Multi-Tenant GPU Clusters via Wise Resource Sharing
von: Luo, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Synchronous Consensus in Partial Synchrony
von: Klianev, Ivan
Veröffentlicht: (2023)
von: Klianev, Ivan
Veröffentlicht: (2023)
Bandwidth-Aware and Cost-Efficient Pipeline Parallel Scheduling in Geo-Distributed LLM Training
von: Zhang, Han, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Han, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LRScheduler: A Layer-aware and Resource-adaptive Container Scheduler in Edge Computing
von: Tang, Zhiqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Zhiqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Position: LLM Inference Should Be Evaluated as Energy-to-Token Production
von: Liu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Surviving Partial Rank Failures in Wide Expert-Parallel MoE Inference
von: Sun, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Performance Characterization of Distributed Deep Learning Strategies: A Quantitative Evaluation of DDP, FSDP, and Parameter Server Architectures on GPU Clusters
von: Ovi, Md Sultanul Islam
Veröffentlicht: (2025)
von: Ovi, Md Sultanul Islam
Veröffentlicht: (2025)
GPU-Based Parallel Computing Methods for Medical Photoacoustic Image Reconstruction
von: Yi, Xinyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yi, Xinyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
EinDecomp: Decomposition of Declaratively-Specified Machine Learning and Numerical Computations for Parallel Execution
von: Bourgeois, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bourgeois, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Task Graph Scheduling for Parallel QR Factorization in SLSQP
von: Chatterjee, Soumyajit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chatterjee, Soumyajit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Simulated Annealing Approach to Identical Parallel Machine Scheduling
von: Li, Jiaxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jiaxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generalize Synchronization Mechanism: Specification, Properties, Limits
von: Chien, Chih-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chien, Chih-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Concurrent Scheduling of High-Level Parallel Programs on Multi-GPU Systems
von: Knorr, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Knorr, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AsyncHZP: Hierarchical ZeRO Parallelism with Asynchronous Scheduling for Scalable LLM Training
von: Bai, Huawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bai, Huawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Tabular Schedule Abstraction for Communication-Aware Evaluation of Pipeline-Parallel LLM Training
von: Barley, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Barley, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PipeDiT: Accelerating Diffusion Transformers in Video Generation with Task Pipelining and Model Decoupling
von: Wang, Sijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Sijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LLMTailor: A Layer-wise Tailoring Tool for Efficient Checkpointing of Large Language Models
von: Sun, Minqiu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Minqiu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimal Parallel Scheduling under Concave Speedup Functions
von: Li, Chengzhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Chengzhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Partially Conditioned Patch Parallelism for Accelerated Diffusion Model Inference
von: Zhang, XiuYu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, XiuYu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ZeroPP: Unleashing Exceptional Parallelism Efficiency through Tensor-Parallelism-Free Methodology
von: Tang, Ding, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Ding, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Energy-Aware Scheduling Strategies for Partially-Replicable Task Chains on Heterogeneous Processors
von: Idouar, Yacine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Idouar, Yacine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Arena: Efficiently Training Large Models via Dynamic Scheduling and Adaptive Parallelism Co-Design
von: Xue, Chunyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xue, Chunyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fast Algorithms for Scheduling Many-body Correlation Functions on Accelerators
von: Selvitopi, Oguz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Selvitopi, Oguz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Layer Scheduling for MoE-Based LLM Reasoning
von: Sun, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Data-Locality-Aware Task Assignment and Scheduling for Distributed Job Executions
von: Zhao, Hailiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Hailiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Bandwidth-Aware and Overlap-Weighted Compression for Communication-Efficient Federated Learning
von: Tang, Zichen, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Efficient MoE Inference with Fine-Grained Scheduling of Disaggregated Expert Parallelism
von: Pan, Xinglin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Fault-Tolerant Hybrid-Parallel Training at Scale with Reliable and Efficient In-memory Checkpointing
von: Wang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
ZipCCL: Efficient Lossless Data Compression of Communication Collectives for Accelerating LLM Training
von: Lin, Wenxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Parm: Efficient Training of Large Sparsely-Activated Models with Dedicated Schedules
von: Pan, Xinglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)