新国立尤洋：夸父AI——用于大规模并行训练的统一深度求学系统

U中所，也即是每个并不相同的GPU近似值着整个建模的并不相同的层的通量。建模借助于减少了单个GPU的为副数量，并且使得用格外为正确地的通量进行时近似值提供了可能连续性。NVIDIA的Megatron和苹果电脑的DeepSpeed就领域了建模借助于的模式。

除了以上三种借助于模式外，为了最大化借助于度，使解决问题时间缩到最短，在这里带入了新近的借助于分析方法：数据资料氨基酸借助于(Sequence Parallelism)。

建模的为副数（weights）和通量（Gradients）以及可用性器(Optimizer)，有时候可能会占用较大的存储器，极端前提，如果数据资料氨基酸过长，或者长氨基酸的每个点(Sample)过大，可能会造成存储器不能支持建模的军事训练。在这种前提，数据资料氨基酸借助于格外较难解决问题这种长氨基酸数据资料。

对于数据资料氨基酸借助于的劣势，以Transformer为例，将数据资料氨基酸借助于与1D的建模借助于进行时相当（如下面所示）：

根据对比结果，在氨基酸长度固定的前提，线连续性减少batch size，数据资料氨基酸借助于占用的存储器格外小，并且基本恒定；而batch size相同，线连续性减少氨基酸长度，可以看得出来数据资料氨基酸借助于也是格外占劣势。所以数据资料氨基酸借助于有利于减少了借助于度。

3 可用性

建模借助于可用性

对建模借助于而言，并不相同GPU相互间进行时网络系统时，潜在网络系统付出非常极高，为了减少这种付出，可以慎重考虑将这些建模化成二维建模，即把线性细分成的行列的种系统，每次每个GPU需用跟都对或同列的GPU进行时数据资料传输，所以可以极大地减少网络系统付出。

所谓，可以将这个渐进推广到三维的模式。

将1D与2D的建模借助于进行时相当，可以看得出来随着GPU个数的减少，借助于的成本有利于减少（如下面所示）：

LARS/LAMB方法

由于批量借助于比如说数据资料借助于，所以还能够可用性数据资料借助于，批量借助于也可以收益。

现阶段在机械工程，数据资料借助于的可用性却是已经基本借助于。但有时候在可用性数据资料借助于时，减少batch size 往往可能会造成可靠性（Accuracy）的巨大损失。通过之前英特尔的学术研究，可以发现large batche 很容易收敛到Sharp Minimum，这种最优点理论上军事训练可靠性极高而测试可靠性很低，所以并不是好的最优点。

通过实验发现，在每次循环中所，最深处进修建模并不相同的层的学力并不相同，学力的安定连续性也并不相同，通过LARS/LAMB方法，设置一个指标反映每一层在循环中所的安定连续性，例如近似值Lipschitz无量纲。Lipschitz无量纲越大，安定连续性越差。这里运用Trust Ratio反应每一层的安定连续性，然后在专有名词次循环内，让安定的层近似值格外快速，不安定的层近似值较快，从而最大化学力。

运用LARS分析方法，对Larger batch进行时军事训练是，可以得不到较好的Accuracy。

LARS和LAMB也是Paperwithcode现阶段唯一审核的两种Large batch军事训练分析方法，由下面可以看得出来这两种分析方法在领域上的优点也极佳。

4 「夸父」AI管理系统

为了借助于让服务器热衷于于借助于下层特性，摆脱对近似值机管理系统连续耐用性的重视，“夸父”AI管理系统有别于了以下的技术：

1.6D借助于：包括三维的建模借助于与批量借助于和数据资料氨基酸借助于

2.永久性连续性：“夸父”管理系统实行了极佳的永久性连续性，将产于式借助于与领域的借助于永久性看做，并建立并不相同的组件。

3.组件化：让并不相同的组件互不单独，互不扰乱。

4.拓展连续性：容许服务器必需改成个人组件。

5.可靠连续性：能够极佳地兼容这两项的管理系统，如DeepSpeed, Megatron-LM等。

以下是“夸父”AI的源代码电话号码以及学术著作电话号码：

代码电话号码：

学术著作电话号码：

5 扣人心弦QA

Q1：如何借助于大建模的金融业放？

A：可以分内涵来看。首先，对于前行在行业末端的大Corporation，如苹果电脑，谷歌，个位等，却是已经借助于了大建模的放。其次，意味著可见许多典型的大建模领域故事情节，如AI制药，车载管理系统等，而从趋势上看，大建模的普及必定可能会从这些典型例证渐渐伸展看做。

Q2：像极高等学校这种接口教育资源相比缺乏的机构应如何进行时大建模学术研究？在大建模领域过程中所，如何处数据资料的隐私原因？

A：教育资源连续性的原因是难以避免的，可以慎重考虑极高等学校与机械工程进行时共同开发来克服这个原因，也追捧大家与我们的团队进行时共同开发。关于隐私原因，现阶段相当好的解决问题模式之一，是Corporation将大建模带入所有者的近似值教育资源，或直接进行时SSL的学术研究。

Q3：关于氨基酸借助于有哪些只得注意到的地方？

A：氨基酸借助于下多GPU相互间数据资料传输模式有别于的是NVLink，但其他的Link也可以，实际上，氨基酸借助于的方法与Link并未关连；氨基酸借助于建模与原建模是等价的，氨基酸借助于建模对原建模不可能会产生负面影响；“夸父”并不是只能在超算上有别于，CPU，GPU都可以，未限制。

Q4：在大建模军事训练中所将Layer再分到并不相同的GPU上进行时借助于解决问题，数据资料频宽是关键因素指标吗？

A：频宽的确很关键因素。以NVIDIA为例，他们的建议书用了3072个GPU：一个服务器有8个GPU，用来热衷于于进行时建模借助于；然后在64个服务器相互间运用批量借助于；再设置6个人小组，每个组有64个服务器，这六个组相互间进行时数据资料借助于。先前正好填满了3072个GPU。这是机械工程为了减少频宽负面影响的一个极佳的克服建议书。

Q5：意味著构建究竟可能会有接口相似之处表征的考量，还是将管理系统借助于端口当花钱对等的端口？

A：意味著主流的构建，如pytorch等，确实是将借助于端口当花钱对等的端口。但如果将来的音调周围环境格外加复杂，那么接口相似之处表征就可能会愈发格外极其重要的，再多能够有利于的借助于和可用性。

Q6：「夸父」管理系统是如何减少存储器成本的？

A：首先，如2D、2.5D等借助于细分模式本身就是为了将建模格外好地细分，以减少存储器成本；然后，我们花钱了一些指导工作来减少存储器成本，如基于苹果电脑的渐进，对ZeRO进行时革新；最近我们团队也花钱了一些其他的可用性指导工作，这些指导工作展示在我们最新近的学术著作里。

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