【摘 要】
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作为下一代云计算范式,无服务器计算将云资源抽象为函数（functions）,由云服务商负责配置、管理、部署、缩放用户应用所需的函数资源,并提供百毫秒级别的计费粒度;而用户则专注于程序编写,仅需为程序实际运行占用的时间及资源付费。基于上述高效率、低成本等优势,利用无服务器计算进行分布式深度神经网络（Distributed Deep Neural Network,DDNN）训练正成为一大趋势,用户无需
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作为下一代云计算范式,无服务器计算将云资源抽象为函数（functions）,由云服务商负责配置、管理、部署、缩放用户应用所需的函数资源,并提供百毫秒级别的计费粒度;而用户则专注于程序编写,仅需为程序实际运行占用的时间及资源付费。基于上述高效率、低成本等优势,利用无服务器计算进行分布式深度神经网络（Distributed Deep Neural Network,DDNN）训练正成为一大趋势,用户无需配置和管理集群资源,可将复杂的模型训练作业拆分为多个函数来协同完成。尽管无服务器计算平台可为用户提供一种简单的资源接口（即函数数量与函数内存大小）,但如何为DDNN训练负载配置函数资源仍是一大挑战。其原因在于:不合理的函数资源配置（如资源分配不足或分配过度）极易导致不可预测的DDNN训练性能。通过部署在AWS Lambda下DDNN训练负载的动机实验结果分析,可推断得出在无服务器计算平台下DDNN训练性能不可预测性的两大形成原因:第一、参数服务器（Parameter Server,PS）的网络I/O带宽极易成为资源瓶颈;第二、在进行DDNN训练时,设置较小的局部批次大小（local batch size）会使得函数资源利用率低下。为此,本文设计并实现一种经济高效的函数资源配置框架λDNN,在无服务器计算平台中为DDNN训练负载提供可预测的运行性能,同时节约用户成本花销。具体而言,首先利用PS的网络可用带宽和局部批次对函数CPU利用率的影响,构建起一个轻量级的DDNN训练性能预测模型;在此基础上,通过函数配置内存和函数数量的上下界分析,为DDNN训练负载设计出一种无服务器计算资源配置策略,从而在保证DDNN负载的训练性能的同时,优化函数资源配置、降低训练成本花销。基于AWS Lambda的大量原型系统实验和基于Microsoft Azure trace的仿真实验表明,与最新的无服务器计算资源配置相关工作相比,λDNN可节约高达66.7%的函数资源使用成本,并具有较小的运行时开销。
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