2天训练出15亿参数大模型，国产Ubuntu项目力克英伟达Megatron-LM，来自LAMB作者团队

训练统计数据划定如此一来若干份，让有所不同的机装置运算有所不同的统计数据，然后通过一个模板服务装置 （Paremeter Server）获取目标统计数据。

由此可以大大的大大减低AI仿真体能训练过程当中的批需求量体积，减缓体能训练过程。

不过大批需求量体能训练有个“通病”，就是时会转化成普遍化数值 （Generalization Gap），引发网络服务普遍化意志力减低，进而引发AI仿真精准减低。

所以，Colossal-AI在系统会当中用于了自研的LAMB、LARS等大使用量减低效不下装置。在保证体能训练精度的情形，还将批体积从512遍及65536。

其当中，LARS减低效不下装置是通过逐级相应学习不下，来减缓因为学习不下引发的能够收敛情况。

LAMB减低效不下装置则是在LARS的为基础，将逐级相应学习不下的思想运用于到调谐发散上。

由此，LAMB很难很好彻底解决在此之后LARS在BERT体能训练当中依赖于差异的疑虑，较大批需求量减半了64K。

在此之后，LAMB减低效不下装置曾如此一来功将未及体能训练一遍BERT的星期，从起初的夜里较短到一个多全程。

第三层面，Colossal-AI用于调谐可扩展作业装置来高效处理事件目标。

与原先行少用的目标作业装置有所不同，Colossal-AI不是静态地通过GPU相加有来判别目标使用量，而是根据批体积来动态、定时管理者每个目标.

通过演化搜索算法，该目标作业装置还能促使减低效不下作业协调，相当大程度大大减低GPU利用效率。

分析报告分析表明，与意味着同类型更为重要技术的分析方法相比之下，该分析方法在超过JCT （job completion time）上很难较短45.6%的星期，比不上原先行的深学习目标作业搜索算法。

此外，这种调谐可扩展作业装置还能通过NCCL网络服务互联做高效的目标移往。

最后，去除数据流寄存器也是减缓AI体能训练的一种彻底解决思维。

在这层面，Colossal-AI用于了zero redundancy optimizer更为重要技术（简称ZeRO）。

这种分析方法主要通过再分减低效不下装置长星期、发散、仿真模板，使GPU并不少保存意味着计数所需的部分，从而来去除统计数据依此、仿真依此当中依赖于的寄存器数据流。

尤其是在地面部队仿真直觉时，通过zero offload可以将仿真卸载到CPU寄存器或硬盘，并不少用于少需求量GPU森林资源，才可做高效率地面部队一个中心AI大仿真。

综上不难看出，在更为重要技术层面Colossal-AI的减缓精准度并不明显。

而在运用于层面，Colossal-AI的设计也顾及了利用效率疑虑和易用性两个也就是说。

难以做统计数据快速移动时会是利用效率的主要缺少，Colossal-AI在不上升计数需求量的情形尽可能减缓统计数据快速移动需求量，以此来减低利用效率。

另一层面，作为一个开放源码给许多人用于的系统会，Colossal-AI的用于如此一来不高，即便是没有人学习过分布式系统会的人也能上在手操作。

同时，只须要都只的预定义改动，Colossal-AI就能将较早的两台预定义极快速遍及依此计数集这群人上。

同类型科学研究结果释出

Talk is cheap，精准度如何，还是得把科学研究结果展开时来看。

Colossal-AI数日释出的同类型科学研究分析表明，这一大使用量AI体能训练系统会具有通用性，在GPT-3、GPT-2、ViT、BERT等流行仿真上均有亮眼的减缓发挥。

录：问录意GPU均特指英伟达A100。

GPT-3体能训练飞行速度减低10.7%

英伟达的Megatron-LM在减缓体能训练GPT-3时，有数须要128块GPU才能启动时；而从下表可以看出，用于有所不同的计数森林资源，Colossal-AI可以将每次迭代节省的星期从43.1秒回升38.5秒。

这也就反之亦然，Colossal-AI可以将GPT-3的体能训练飞行速度大大减低10.7%。

站在建设工程的角度，难以做体能训练这样的大仿真一般而言须要投入数百万美元，这一大大减低比例带来的收益不言而喻。

另外，通过系统会减低效不下，Colossal-AI还能在体能训练飞行速度损失惨重不大（43.1→48.5）的必要条件下，将GPU数需求量从128块减缓到96块，大大的减低体能训练开销。

而全面落如此一来ZeRO3（零数据流减低效不下装置）后，所需GPU数需求量甚至能减缓一半——至64块。

2天内可收尾GPT-2体能训练

在GPT-2的减缓体能训练结果当中，可以想到，无论是在4、16还是64块GPU的情形，与Megatron-LM相比之下，Colossal-AI空置的GPU都显著减缓。

也就是问道，利用Colossal-AI，建设工程师们可以在有别于同等数需求量GPU的必要条件下，体能训练使用量相当大的仿真，或特设相当大的批需求量体积来减缓体能训练。

从下表结果当中还可以看出，随着批需求量体积的上升，Colossal-AI的森林资源利用效率时会大大减低，减半Megatron-LM飞行速度的2倍。

研发一个团队在256块GPU上展开了科学研究，之后单次82.8个全程收尾了15亿模板初版GPT-2的体能训练。

据此未及估，后续在512块GPU上展开GPT-2未及体能训练，Colossal-AI能将体能训练星期减缓到45全程。

充分向下兼容多种依此模式

在BERT上展开的科学研究，则展现了Colossal-AI作为世界上依此也就是说多于的AI体能训练系统会的竞争者。

与Megatron-LM相比之下，Colossal-AI基因序列依此分析方法只须要更为少的GPU，就很难利用相当大的批需求量体积来减缓体能训练。同时，还受限制Valve用于更为长的基因序列统计数据。

Colossal-AI的基因序列依此分析方法还与水依此分析方法向下兼容。当Valve同时用于基因序列依此和水依此时，可以全面节省体能训练大仿真的星期。

另外，在更进一步的学术首选ViT仿真上，Colossal-AI也塑造了高维向需求量场依此分析方法的竞争者。

在用于64张GPU的情形，Colossal-AI有别于2/2.5维方式展开向需求量场依此，充分利用相当大的批需求量体积，减半了更为极快的处理事件飞行速度。

便是一个团队：LAMB减低效不下装置作者尤洋曾三度

想到这里，是不是实在Colossal-AI确实格外标星重视出到？

实际上，这一国产单项便是的研发一个团队来头不小。

曾三度者，正是LAMB减低效不下装置的提出异议者尤洋。

在谷歌实习期间，正是凭借LAMB，尤洋曾超越BERT未及体能训练跳远。

据英伟达公开GitHub说明了，LAMB比Adam减低效不下装置极快出整整72倍。微软的DeepSpeed也有别于了LAMB分析方法。

问道回到尤洋本人，他曾以第一名的如此一来绩保送南京大学计数机系硕士本科毕业生，后赴加有州大学伯克利分校求学CS指导教授学位。

2020年指导教授本科毕业后，他重新加有入密西根大学计数机系，并于2021年1年初如此一来为校长青年系主任（Presidential Young Professor）。

比如说是在2021年，他还获得了IEEE-CS超算杰出新人奖。该金奖每年在世界各地范围内杰出贡献不超过3人，并不少授与在指导教授本科毕业5年以内，已在系统会设计计数应用这两项有直接影响力也的卓越贡献，并且可以为系统会设计计数的发展这两项经常性贡献的优秀青年学者。

与此同时，尤洋回国创办潞晨科技产业——服装店上市美国公司为分布式软件系统会、大使用量计算机应用软件以及该软件云计数彻底解决建议书的AI始创美国公司。

其意味着一个团队如此一来员来自加有州大学伯克利分校、普林斯顿大学、南京大学大学、南开大学、密西根大学、新加有坡远东理工等国际间出名高等学校，在系统会设计计数、计算机、分布式系统会层面有十余年的更为重要技术受益，并已在国际上顶级学术刊物/时开会上公开发表论文30余篇。

迄今，潞晨科技产业已横扫创新工场和真格基金会合投的超千万元可食用轮借贷。

传送门

有关Colossal-AI，今天就先行介绍到这里。

最后，附有传送门，感兴趣的小伙伴，直接取用~

GitHub定址：

参考文档：@hpcaitech/efficient-and-easy-training-of-large-ai-models-introducing-colossal-ai-ab571176d3ed

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