論文の概要: Colossal-AI: A Unified Deep Learning System For Large-Scale Parallel Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14883v3
• Date: Thu, 5 Oct 2023 04:09:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 23:45:57.300969
• Title: Colossal-AI: A Unified Deep Learning System For Large-Scale Parallel Training
• Title（参考訳）: Colossal-AI:大規模並列トレーニングのための統合型ディープラーニングシステム
• Authors: Shenggui Li and Hongxin Liu and Zhengda Bian and Jiarui Fang and Haichen Huang and Yuliang Liu and Boxiang Wang and Yang You
• Abstract要約: Colossal-AIは、大規模モデルで最大2.76回のトレーニングスピードアップを達成することができる。 システムは、データ、パイプライン、テンソル、シーケンス並列化などの並列トレーニングメソッドをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.633810934134065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The success of Transformer models has pushed the deep learning model scale to billions of parameters. Due to the limited memory resource of a single GPU, However, the best practice for choosing the optimal parallel strategy is still lacking, since it requires domain expertise in both deep learning and parallel computing. The Colossal-AI system addressed the above challenge by introducing a unified interface to scale your sequential code of model training to distributed environments. It supports parallel training methods such as data, pipeline, tensor, and sequence parallelism, as well as heterogeneous training methods integrated with zero redundancy optimizer. Compared to the baseline system, Colossal-AI can achieve up to 2.76 times training speedup on large-scale models.
• Abstract（参考訳）: Transformerモデルの成功により、ディープラーニングモデルのスケールは数十億のパラメータに拡大した。 しかし、単一のgpuのメモリ資源が限られているため、ディープラーニングと並列コンピューティングの両方にドメインの専門知識を必要とするため、最適な並列戦略を選択するためのベストプラクティスはまだ不足している。 Colossal-AIシステムは、モデルトレーニングのシーケンシャルコードを分散環境に拡張するための統一インターフェースを導入することで、上記の課題に対処した。 データ、パイプライン、テンソル、シーケンス並列化などの並列トレーニングメソッドと、ゼロ冗長性オプティマイザと統合された異種トレーニングメソッドをサポートする。 ベースラインシステムと比較すると、colossal-aiは大規模モデルで最大2.76倍のトレーニングスピードアップを達成できる。

関連論文リスト

• Partitioned Neural Network Training via Synthetic Intermediate Labels [0.0]
  GPUメモリの制約は、そのような巨大なモデルをトレーニングする上で、注目すべきボトルネックになっている。 この研究は、モデルをGPU間で分割し、個々のセグメントをトレーニングするために合成中間ラベルを生成することを提唱する。 このアプローチは、モデル精度を維持しながらデータ通信を最小限に抑える、より効率的なトレーニングプロセスをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-17T13:06:29Z)
• ATOM: Asynchronous Training of Massive Models for Deep Learning in a Decentralized Environment [7.916080032572087]
  Atomは、分散化された環境で巨大なモデルの非同期トレーニング用に設計された、レジリエントな分散トレーニングフレームワークである。 atomは、スワップをシームレスにモデルし、トレーニングスループットを最適化するために複数のコピーを同時にトレーニングすることで、1つのホスト(ピア)に完全なLLMを適合させることを目的としている。 異なるGPT-3モデル構成を用いて実験したところ、最適ネットワーク接続のシナリオでは、原子は最先端の分散パイプライン並列化アプローチを組み込んだ場合、トレーニング効率を最大20倍に向上させることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T17:43:43Z)
• SWARM Parallelism: Training Large Models Can Be Surprisingly Communication-Efficient [69.61083127540776]
  ディープラーニングアプリケーションは、数十億のパラメータを持つ大きなモデルを使用することの恩恵を受ける。 これらのモデルのトレーニングは、特殊なHPCクラスタを必要とするため、非常に高価である。 安価な"プリエンプティブル"インスタンスを使用するか、あるいは複数のリージョンから既存のリソースをプールする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T18:55:19Z)
• Does compressing activations help model parallel training? [64.59298055364336]
  モデル並列性に対する圧縮法の有効性に関する実験的検討を行った。 圧縮アルゴリズムの3つの共通クラスを実装し,評価する。 我々は160以上の設定と8つの一般的なデータセットでこれらの手法を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-06T18:58:09Z)
• Decentralized Training of Foundation Models in Heterogeneous Environments [77.47261769795992]
  GPT-3 や PaLM のようなトレーニング基盤モデルは、非常に高価である。 ヘテロジニアスネットワーク上での分散型システムにおけるモデル並列化を用いた大規模基盤モデルのトレーニングに関する最初の研究について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-02T20:19:51Z)
• TeraPipe: Token-Level Pipeline Parallelism for Training Large-Scale Language Models [60.23234205219347]
  TeraPipeは、Transformerベースの言語モデルの同期モデル並列トレーニングのための高性能トークンレベルのパイプライン並列アルゴリズムです。 TeraPipeは、AWSクラスタ上で1750億のパラメータを持つ最大のGPT-3モデルのトレーニングを5.0倍高速化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-16T07:34:32Z)
• Parallel Training of Deep Networks with Local Updates [84.30918922367442]
  ローカル並列性(Local Parallelism)は、グローバルバックプロパゲーションを切り捨てられたレイヤワイズバックプロパゲーションに置き換えることで、ディープネットワーク内の個々のレイヤのトレーニングを並列化するフレームワークである。 我々は、様々なアーキテクチャセットにわたるビジョンと言語領域の両方で結果を示し、局所的並列性は特に高コンピュートなシステムにおいて有効であることを見出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T16:38:45Z)
• Scaling Distributed Deep Learning Workloads beyond the Memory Capacity with KARMA [58.040931661693925]
  冗長な再計算とアウト・オブ・コアの手法を組み合わせた戦略を提案する。 最先端のアウト・オブ・コア手法を用いて,6種類のモデルで平均1.22倍の高速化を実現した。 我々のデータ並列化ソリューションは,Megatron-LMやTurning-NLGといった大規模モデルのトレーニングにおいて,複雑なハイブリッドモデル並列性よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-26T07:24:34Z)
• The Case for Strong Scaling in Deep Learning: Training Large 3D CNNs with Hybrid Parallelism [3.4377970608678314]
  大規模3次元畳み込みニューラルネットワークを学習するためのスケーラブルなハイブリッド並列アルゴリズムを提案する。 提案したトレーニングアルゴリズムを,CosmoFlowと3D U-Netの2つの挑戦的な3D CNNを用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-25T05:06:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。