“`html

LinkedIn представил инновационное решение – Liger (LinkedIn GPU Efficient Runtime) Kernel

LinkedIn недавно представил свою новую инновацию – Liger (LinkedIn GPU Efficient Runtime) Kernel, коллекцию высокоэффективных ядер Triton, специально разработанных для обучения моделей больших языков (LLM). Эта новая технология представляет собой прорыв в машинном обучении, особенно в обучении масштабных моделей, требующих значительных вычислительных ресурсов. Ядро Liger готово стать ключевым инструментом для исследователей, практиков машинного обучения и тех, кто стремится оптимизировать эффективность обучения на GPU.

Введение в ядро Liger

Ядро Liger тщательно разработано для удовлетворения растущих потребностей обучения LLM путем улучшения скорости и эффективности памяти. Команда разработчиков в LinkedIn реализовала несколько передовых функций в ядре Liger, включая совместимые с Hugging Face RMSNorm, RoPE, SwiGLU, CrossEntropy, FusedLinearCrossEntropy и другие. Эти ядра эффективны и совместимы с широко используемыми инструментами, такими как Flash Attention, PyTorch FSDP и Microsoft DeepSpeed, что делает их очень универсальными для различных приложений.

Основные особенности и преимущества

Одним из наиболее заметных аспектов ядра Liger является его способность увеличивать скорость обучения на нескольких GPU на более чем 20%, снижая использование памяти до 60%. Это двойная выгода достигается благодаря объединению ядер, замене на месте и методам фрагментации, оптимизирующим вычислительные процессы, участвующие в обучении LLM. Ядро разработано с учетом легкости и минимальных зависимостей, требуя только Torch и Triton, что устраняет общие проблемы, связанные с управлением сложными программными зависимостями.

Применение и сценарии использования

Ядро Liger особенно полезно для тех, кто работает над проектами обучения LLM масштаба. Например, при обучении модели LLaMA 3-8B ядро Liger может достичь увеличения скорости обучения до 20% и снижения использования памяти до 40%. Это особенно полезно при обучении на наборах данных, где вычислительная эффективность может значительно влиять на общую стоимость и время, необходимое для разработки модели.

Технический обзор

Ядро Liger интегрирует несколько ключевых операций на основе Triton, которые улучшают производительность обучения LLM. Среди них RMSNorm, RoPE, SwiGLU и FusedLinearCrossEntropy, каждая из которых способствует общей эффективности ядра. Например, RMSNorm нормализует активации с использованием их среднего квадратического значения. Этот процесс оптимизирован в ядре Liger, чтобы достичь трехкратного увеличения скорости и снижения максимального объема памяти.

Простота использования и установки

Несмотря на свои передовые возможности, ядро Liger разработано с учетом простоты использования и легкой интеграции в существующие рабочие процессы. Пользователи могут патчить свои существующие модели Hugging Face с оптимизированными ядрами Liger, используя всего одну строку кода. Простота установки ядра, в сочетании с его минимальными зависимостями, делает его доступным для широкого круга пользователей, от опытных практиков машинного обучения до любознательных новичков, желающих улучшить свою эффективность обучения.

Перспективы и участие сообщества

LinkedIn стремится постоянно улучшать ядро Liger и приветствует вклад сообщества. Путем сотрудничества LinkedIn стремится собрать лучшие ядра для обучения LLM и внедрить их в будущие версии ядра Liger. Такой подход обеспечивает, что ядро остается на передовых позициях технологических инноваций в обучении LLM.

Заключение

Выпуск ядра Liger LinkedIn является значительным этапом в развитии обучения LLM. Ядро Liger обещает стать незаменимым инструментом для всех, занимающихся обучением моделей большого масштаба, предлагая высокоэффективное, легкое в использовании и универсальное решение. Его способность радикально улучшить как скорость, так и эффективность памяти, безусловно, ускорит разработку более продвинутых и способных LLM, устраивая путь для прорывов в области искусственного интеллекта.

“`