LEAP 吞吐预测服务：为混合加速器集群选硬件，省约 3% 训练成本
原文标题：Look Before You Launch: Learned Throughput Prediction for Hardware Selection in a Production Training Fleet
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论文介绍 LEAP，一个在生产训练集群提交时预测各候选硬件吞吐并按单位成本排序的机器学习服务，每天路由数万次训练任务，覆盖 20 多种硬件。30 次夜间重训平均准确率 77%，优于被替换的查表法。六个月内获排序的 GPU 小时占比从 58% 升至 95%，估计节省约 3% 训练算力成本。
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LEAP 在生产集群预测训练吞吐并按单位成本排序，估计省约 3% 训练算力成本
- •LEAP 在任务提交时预测各候选硬件吞吐，按预测吞吐/单位成本排序，每天路由数万次训练任务
- •覆盖数百种模型类型、20 多种硬件，30 次夜间重训平均准确率 77%，优于被替换的查表法
- •准确率至少不低于所有测试过的替代模型，包括微调语言模型
- •六个月内获 LEAP 排序的合格训练 GPU 小时占比从 58% 升至 95%
- •估计节省约 3% 训练算力成本
为什么重要：混合加速器集群里选错硬件的浪费是隐性的，这条给出了可量化的收益与准确率基准，对自建大规模训练集群的团队有直接借鉴意义。
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