論文の概要: M6-10T: A Sharing-Delinking Paradigm for Efficient Multi-Trillion Parameter Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03888v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 04:24:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 01:27:29.380768
• Title: M6-10T: A Sharing-Delinking Paradigm for Efficient Multi-Trillion Parameter Pretraining
• Title（参考訳）: M6-10T:効率的なマルチトリリオンパラメータ事前学習のための共有デリンクパラダイム
• Authors: Junyang Lin, An Yang, Jinze Bai, Chang Zhou, Le Jiang, Xianyan Jia, Ang Wang, Jie Zhang, Yong Li, Wei Lin, Jingren Zhou, Hongxia Yang
• Abstract要約: 極端なモデルのトレーニングには大量の計算とメモリフットプリントが必要です。 本稿では,高メモリフットプリント要求大モデルのための簡単なトレーニング戦略"Pseudo-to-Real"を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.16088793437898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent expeditious developments in deep learning algorithms, distributed training, and even hardware design for large models have enabled training extreme-scale models, say GPT-3 and Switch Transformer possessing hundreds of billions or even trillions of parameters. However, under limited resources, extreme-scale model training that requires enormous amounts of computes and memory footprint suffers from frustratingly low efficiency in model convergence. In this paper, we propose a simple training strategy called "Pseudo-to-Real" for high-memory-footprint-required large models. Pseudo-to-Real is compatible with large models with architecture of sequential layers. We demonstrate a practice of pretraining unprecedented 10-trillion-parameter model, an order of magnitude larger than the state-of-the-art, on solely 512 GPUs within 10 days. Besides demonstrating the application of Pseudo-to-Real, we also provide a technique, Granular CPU offloading, to manage CPU memory for training large model and maintain high GPU utilities. Fast training of extreme-scale models on a decent amount of resources can bring much smaller carbon footprint and contribute to greener AI.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングアルゴリズムや分散トレーニング、さらには大規模モデルのハードウェア設計など、近年の急激な発展により、GPT-3やSwitch Transformerといった超大規模モデルのトレーニングが可能になった。 しかし、限られたリソースの下では、膨大な計算とメモリフットプリントを必要とする極規模のモデルトレーニングは、モデル収束のフラストレーション的に低い効率に悩まされる。 本稿では,高メモリフットプリント要求大モデルのための簡単なトレーニング戦略"Pseudo-to-Real"を提案する。 pseudo-to-realはシーケンシャルなレイヤのアーキテクチャを持つ大規模モデルと互換性がある。 10日以内に512個のGPUだけで、最先端技術よりも桁違いに大きい10トリリオンパラメータモデルを事前訓練するプラクティスを実証する。 Pseudo-to-Realの応用例に加えて、大規模モデルのトレーニングやGPUユーティリティの維持のためにCPUメモリを管理するグラニュラーCPUオフロード技術も提供する。 極めて大規模なモデルを十分な量のリソースで高速にトレーニングすることで、炭素フットプリントが大幅に小さくなり、よりグリーンなAIに寄与する。

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