Poplar: Распределенная система обучения, расширяющая оптимизатор нулевой избыточности (ZeRO) с возможностями, учитывающими гетерогенность

Обучение модели теперь требует больше памяти и вычислительной мощности, чем может предоставить один ускоритель из-за экспоненциального роста параметров модели. Эффективное использование общей вычислительной мощности и памяти на большом количестве GPU является ключевым для обучения моделей в крупном масштабе. Включение гетерогенности в пространство поиска автопараллельных алгоритмов стало предметом многочисленных исследований.

Практические решения и ценность

Poplar – инновационная система, разработанная командой исследователей из Пекинского университета, Академии военных наук ПНА и Института больших данных. Она принимает всесторонний подход к гетерогенности GPU, учитывая вычислительные возможности, объем памяти, количество и их комбинации. Это позволяет достичь максимальной общей производительности. Команда также представляет новый метод оценки гетерогенности GPU, проводя детальный анализ для каждого этапа ZeRO.

Исследователи использовали три различных кластера GPU в своих тестах, их эксперименты подтвердили, что Poplar превзошел другие подходы по скорости обучения на реальных гетерогенных кластерах GPU.

Интегрирование гетерогенности в пространство поиска автопараллельных алгоритмов было предметом многочисленных исследований. Предыдущие исследования сосредотачивались на определенных аспектах гетерогенности, но не на всех. Только GPU с различными архитектурами и объемами оперативной памяти могут эффективно выполнять их. Поплар – революционная система, которая учитывает все эти аспекты и приводит к значительному ускорению исследования и тестирования моделей.

Команда создала алгоритм поиска, который работает независимо от подхода к распределению пакетов, чтобы гарантировать баланс нагрузки. Они убрали необходимость в ручной настройке и экспертных знаниях, позволяя автоматически определять оптимальную конфигурацию для гетерогенных GPU.

Исследования показали, что Poplar может ускорить обучение моделей на реальных гетерогенных кластерах GPU и превзойти другие подходы по скорости обучения.

Продвижение ИИ-решений

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Poplar: A Distributed Training System that Extends Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) with Heterogeneous-Aware Capabilities. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите, где возможно применение автоматизации.

Подберите подходящее решение, внедряйте ИИ-решения постепенно, начиная с малых проектов, и анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram.

Попробуйте ИИ-ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.