Flying Paddle Framework Version 3.0 wird veröffentlicht. Das Kernupgrade konzentriert sich auf die Vereinfachung des Entwicklungsprozesses für das verteilte Training großer Modelle und die deutliche Verbesserung der Entwicklungseffizienz. Der Herausgeber von Downcodes erfuhr, dass diese Version eine dynamische und statische vereinheitlichte automatische Parallelitätstechnologie einführt, vierdimensionale oder sogar fünfdimensionale Hybridparallelität unterstützt, Datenparallelität, Tensormodellparallelität, Pipeline-Parallelität, Gruppenparameter-Slicing-Parallelität und andere Methoden abdeckt und sich erheblich verbessert große Modelltrainingseffizienz. Angesichts der Komplexität der mehrdimensionalen Hybridparallelität schlägt Flying Paddle Framework 3.0 geschickt eine automatische Paralleltechnologielösung vor, die die Entwicklungsschwierigkeiten verteilter Schulungen effektiv reduziert.
Das Flying Paddle Framework Version 3.0 hat kürzlich ein Kern-Upgrade veröffentlicht, das dynamische und statische einheitliche automatische Paralleltechnologie einführt, mit dem Ziel, den Entwicklungsprozess des verteilten Trainings großer Modelle zu vereinfachen und die Entwicklungseffizienz zu verbessern.
Die neue Version unterstützt die vierdimensionale oder sogar fünfdimensionale Hybrid-Parallelitätstechnologie und verbessert effektiv die verteilte Trainingseffizienz großer Modelle durch mehrere parallele Methoden wie Datenparallelität, Tensormodell-Parallelität, Pipeline-Parallelität und gruppierte Parameter-Slice-Parallelität. Als Reaktion auf die Komplexität des mehrdimensionalen hybriden parallelen Entwicklungsprozesses schlug Feipiao eine automatische parallele Technologielösung vor. Durch die Syntax-Tags der Tensorsegmentierung kann das Framework automatisch verteilte Segmentierungszustände ableiten und Kommunikationsoperatoren hinzufügen, wodurch der Zeitaufwand erheblich verkürzt wird verteiltes Training.
Das automatische Parallelprinzip von Flying Paddle Framework 3.0 umfasst wichtige Verknüpfungen wie verteilte Tensordarstellung, Segmentierungsableitung, Segmentierungskonvertierung usw. Es unterstützt Resegmentierungsfunktionen und ermöglicht verteilte Tensorkonvertierung über ProcessMesh. Gleichzeitig bietet das Framework einen einheitlichen dynamischen und statischen Ausführungsmodus, unterstützt die Konvertierung von dynamischen Grafiken in statische Grafiken und berücksichtigt Entwicklungskomfort und Betriebseffizienz.
Im Hinblick auf die Leistungsoptimierung unterstützt Flying Paddle Framework 3.0 eine Vielzahl von Strategien, wie z. B. Operator-Fusion, Pipeline-Orchestrierung und -Scheduling, Kommunikations-Computing-Überlappung, Kommunikationsfusion usw., die durch Konfigurationsoptionen aktiviert werden können, um die verteilte Trainingsleistung weiter zu verbessern .
Offizielle Paddle-Website: https://www.paddlepaddle.org.cn/
Alles in allem werden die automatische Paralleltechnologie und die mehreren Strategien zur Leistungsoptimierung von Flying Paddle Framework 3.0 den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess großer Modelle erheblich vereinfachen und Entwicklern ein komfortableres und effizienteres Erlebnis bieten. Dies ist von großer Bedeutung für die Förderung der Entwicklung und Anwendung der Großmodelltechnik.