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GTC 2023|Colossal-AI系統的數據并行優化方案

西西 ? 來源:GTC 2023 ? 作者:GTC 2023 ? 2023-03-23 17:00 ? 次閱讀

Colossal-AI的改變:

從Colossal-AI的GitHub star數量中看出,這是衡量其開源社區的指標。與其它非常流行的開源系統(如Spark、 MongoDB等)相比,在相同時間內Colossal-AI使用增長速度是最快的。

世界上37個國家的用戶正在使用Colossal-AI,還有各種其他人工智能生態系統使用Colsssal-AI。

Colsssal-AI的重要功能——N-Dim并行系統

這可以將你的復雜模型可用硬件上,以便最大化使用并行同時最小化通信

Colsssal-AI提供了完整的并行方法,包括數據并行、張量并行、流水線并行和序列并行,同時還有團隊提出的2維、2.5維和3維張量并行以及序列并行。

其中優化了數據并行,可以讓你以最小的損失在相當大的規換下訓練模型。

大規模優化器如何優化數據并行

與單個GPU訓練相比數據并行訓練將整個數據集分為幾個分區。

每個GPU擁有1個數據集分區,模型在每個GPU上復制,開在其本地數據集分區進行訓練,在反向傳播期間計算的梯度,被平均并用于更新模型副本,可以確保在不同GPU之間同步模型。

然而,簡單的增加批次大小,通常會導致泛化性能下降并降低計算精度。為了解決這些問題,研究出一種新的方法,可擴展的大規模優化器LARS和LAMB,適合大批量設置。

在ViT模型和ImageNet數據集上對可擴展的大規模優化器LARS和LAMB進行理論分析。他們可最大程度使用GPU資源,將ViT-B/32的訓練時間從一個GPU的73小時減少到200個GPU的0.68小時,并實現幾乎線性增加的加速度,并保證收斂。

編輯:黃飛

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