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微软发布更新版DeepSpeed 库,能以更少GPU 做到「兆级」AI 模型训练(下)

在四级管线阶段,DeepSpeed 将大型模型分为较小组件(层)。每级管线阶段的阶层会进一步划分给4 个「worker」,它们会执行实际训练。每个管道都可在两个资料平行实例复制,且worker 会映射到多GPU 系统。拜上述及其他效能改进之赐,微软表示,单一上兆参数模型只需800 颗Nvidia V100 GPU 便可训练。

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最新版DeepSpeed 还搭载零卸载(ZeRO-Offload)技术,充分运用GPU 及主机CPU 运算和记忆体资源,因此能在单颗V100 训练高达130 亿个参数的模型。微软声称这比最新技术的运算量还要大10 倍,进而让资料科学家可用更少运算资源训练。

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「这些DeepSpeed 的新技术提供极致运算、记忆体和通讯效率,做到数十亿至数兆个参数的模型训练。」微软部落格写道:「这些技术还允许超长输入序列,并能在只有单一GPU 的硬体系统,拥有数千颗GPU 高端丛集,或在拥有超慢乙太网路的低端丛集运行……我们持续快速创新,不断突破深度学习训练的速度和规模限制。」

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