Se lanza la versión 3.0 de Flying Paddle Framework. La actualización principal se centra en simplificar el proceso de desarrollo de la capacitación distribuida de modelos grandes y mejorar significativamente la eficiencia del desarrollo. El editor de Downcodes se enteró de que esta versión introduce tecnología paralela automática unificada dinámica y estática, admite paralelismo híbrido de cuatro dimensiones o incluso cinco dimensiones, cubre paralelismo de datos, paralelismo de modelos tensoriales, paralelismo de tuberías, paralelismo de corte de parámetros de grupo y otros métodos, lo que mejora enormemente Eficiencia del entrenamiento de modelos grandes. En vista de la complejidad del paralelismo híbrido multidimensional, Flying Paddle Framework 3.0 propone inteligentemente una solución de tecnología paralela automática, que reduce efectivamente la dificultad de desarrollo de la capacitación distribuida.
La versión 3.0 de Flying Paddle Framework lanzó recientemente una actualización central, que introduce tecnología paralela automática unificada dinámica y estática, con el objetivo de simplificar el proceso de desarrollo de la capacitación distribuida de modelos grandes y mejorar la eficiencia del desarrollo.
La nueva versión admite tecnología de paralelismo híbrido de cuatro dimensiones o incluso de cinco dimensiones, lo que mejora eficazmente la eficiencia del entrenamiento distribuido de modelos grandes a través de múltiples métodos paralelos, como el paralelismo de datos, el paralelismo de modelos tensoriales, el paralelismo de tuberías y el paralelismo de división de parámetros agrupados. En respuesta a la complejidad del proceso de desarrollo paralelo híbrido multidimensional, Feipiao propuso una solución de tecnología paralela automática. A través de etiquetas de sintaxis de segmentación tensorial, el marco puede derivar automáticamente estados de segmentación distribuida y agregar operadores de comunicación, lo que reduce significativamente el tiempo requerido. Entrenamiento distribuido. Dificultad de desarrollo.
El principio paralelo automático de Flying Paddle Framework 3.0 incluye enlaces clave como representación de tensor distribuido, derivación de segmentación, conversión de segmentación, etc. Admite capacidades de resegmentación y permite la conversión de tensor distribuido en ProcessMesh. Al mismo tiempo, el marco proporciona un modo de ejecución dinámico y estático unificado, admite la conversión de gráficos dinámicos a gráficos estáticos y tiene en cuenta la conveniencia del desarrollo y la eficiencia operativa.
En términos de optimización del rendimiento, Flying Paddle Framework 3.0 admite una variedad de estrategias, como la fusión de operadores, la orquestación y programación de tuberías, la superposición de comunicación e informática, la fusión de comunicaciones, etc., que se pueden habilitar a través de opciones de configuración para mejorar aún más el rendimiento de la capacitación distribuida. .
Sitio web oficial de pádel: https://www.paddlepaddle.org.cn/
Con todo, la tecnología paralela automática y las múltiples estrategias de optimización del rendimiento de Flying Paddle Framework 3.0 simplificarán enormemente el proceso de desarrollo e implementación de modelos grandes, brindando a los desarrolladores una experiencia más conveniente y eficiente. Esto es de gran importancia para promover el desarrollo y la aplicación de tecnología de modelos grandes.