大模型加速

发布网友发布时间：2024-09-08 01:41

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热心网友时间：2024-09-13 01:18

随着chatGPT的风靡，大模型的训练成为了关键议题。训练大模型需关注计算、通信和内存三大挑战。首先，计算加速需关注模型的算子类型，分为计算密集型（如GEMM）和访存密集型（如softmax）。计算密集型可通过构建GEMM效率表，利用tensor core的峰值计算效率；访存密集型则依赖显存峰值宽带使用效率。模型的训练资源分析涉及硬件配置和不同规模的影响。

通信加速方面，数据并行虽然有效但复制模型状态，3D并行如数据并行与分布式内存的结合，涉及梯度同步方法，如异步、同步和半同步。PipeDream算法通过任务划分和流水线优化，解决模型并行带来的参数一致性问题。混合精度训练则通过FP16加速计算并解决精度问题，而梯度累积则是为了解决内存限制下的训练瓶颈。

内存优化策略包括模型内存分析，如GPT-3模型的参数量和存储需求。ZeRO优化方法通过分割优化器状态、梯度和参数，显著降低内存需求。计算换空间的内存优化策略则是通过分区计算，减少中间变量存储。