GT - 分散GPUコンピューティングのための実験的多重化テンソルフレームワーク

GTは、分散GPUコンピューティング向けに設計された実験的な多重化テンソルフレームワークです。このフレームワークは、古典的なロックステップのアプローチから脱却し、動的スケジューリングと非同期実行を取り入れて、高効率なワークフローの構築を目指しています。GTは、クライアント、ディスパッチャー、ワーカーの3つのコンポーネントで構成されており、各コンポーネントが指示ストリームを通じて通信します。クライアントは数値計算を行い、ディスパッチャーはこれらの指示をGPU対応に変換してワーカーに送信します。GTには、ゼロMQを利用した高性能な通信、PyTorch互換のAPI、自動微分機能、シグナルベースのシャーディングなどの特徴があります。リアルタイムモニタリング機能や、AI支援の開発を最適化するためのツールも提供されています。