# PTS [[Tianxiang Huang]] らが IPDPS 2026 で発表した、マルチテナント DNN 訓練クラスタ向けの先回り型トラフィック整形(Proactive Traffic Shaping)フレームワーク。実装は https://github.com/Fine-Gan/PTS で公開されている。 ## 概要 ジョブ間の通信競合を、時間シフト(いつ)、トークンバケットと DCQCN による送信レート(どのように)、勾配量子化による圧縮率(何を)の 3 次元で同時に決める。MILP スケジューラが初期解を与え、二重同期適応アルゴリズムが窓ベースで圧縮率とレートを補正する。 ## 核心技術 1. **MILP スケジューラ**: 重なり・アイドル・完了時間の加重和を Gurobi で最小化し、ジョブごとの時間シフト・レート・圧縮率を出す 2. **二重同期適応アルゴリズム**: 窓幅 5 反復の平均通信時間が目標から 5% 超ずれたときだけ、圧縮率と送信レートを刻み幅 0.2 未満で補正する 3. **スイッチ非改造**: TCP/UDP/RDMA と組み合わせ、スイッチや NIC のファームウェアを変更しない ## 評価 - 6 GPU(RTX A6000)、25 Gbps RDMA、6 種の DNN モデル - [[Cassini]] 比で平均反復時間を最大 29%、99 パーセンタイル遅延を最大 58% 改善 - 同時ジョブ数 2 から 6 で性能低下 17%(Cassini は 152.6%) ## 関連 - ソース: [[@2026__IPDPS__The Communication Orchestration - Jointly Optimizing When, How, and What to Communicate in Shared ML Clusters]] - 著者: [[Tianxiang Huang]] / [[Waixi Liu]] / [[Jun Cai]] / [[Shipeng Fan]] / [[Wenli Shang]] - 概念: [[ネットワーク対応スケジューリング]] / [[GPUクラスタスケジューリング]] / [[勾配圧縮]] / [[データセンター輻輳制御]] - 先行手法: [[Cassini]]