Flying Paddle Framework versi 3.0 dirilis. Peningkatan inti berfokus pada menyederhanakan proses pengembangan pelatihan terdistribusi model besar dan secara signifikan meningkatkan efisiensi pengembangan. Editor Downcodes mengetahui bahwa versi ini memperkenalkan teknologi paralel otomatis terpadu dinamis dan statis, mendukung paralelisme hibrid empat dimensi atau bahkan lima dimensi, mencakup paralelisme data, paralelisme model tensor, paralelisme pipa, paralelisme pemotongan parameter grup, dan metode lainnya, yang sangat meningkat efisiensi pelatihan model yang besar. Mengingat kompleksitas paralelisme hibrida multi-dimensi, Flying Paddle Framework 3.0 dengan cerdik mengusulkan solusi teknologi paralel otomatis, yang secara efektif mengurangi kesulitan pengembangan pelatihan terdistribusi.
Flying Paddle Framework versi 3.0 baru-baru ini merilis peningkatan inti, memperkenalkan teknologi paralel otomatis terpadu yang dinamis dan statis, yang bertujuan untuk menyederhanakan proses pengembangan pelatihan terdistribusi model besar dan meningkatkan efisiensi pengembangan.
Versi baru ini mendukung teknologi paralelisme hibrid empat dimensi atau bahkan lima dimensi, yang secara efektif meningkatkan efisiensi pelatihan terdistribusi model besar melalui beberapa metode paralel seperti paralelisme data, paralelisme model tensor, paralelisme pipa, dan paralelisme pemotongan parameter yang dikelompokkan. Menanggapi kompleksitas proses pengembangan paralel hibrid multi-dimensi, Feipiao mengusulkan solusi teknologi paralel otomatis melalui tag sintaksis segmentasi tensor, kerangka kerja dapat secara otomatis memperoleh status segmentasi terdistribusi dan menambahkan operator komunikasi, sehingga secara signifikan mengurangi waktu yang diperlukan untuk proses tersebut. pelatihan terdistribusi. Kesulitan pengembangan.
Prinsip paralel otomatis Flying Paddle Framework 3.0 mencakup tautan utama seperti representasi tensor terdistribusi, derivasi segmentasi, konversi segmentasi, dll. Prinsip ini mendukung kemampuan segmentasi ulang dan memungkinkan konversi tensor terdistribusi di seluruh ProcessMesh. Pada saat yang sama, kerangka kerja ini menyediakan mode eksekusi dinamis dan statis terpadu, mendukung konversi dari grafik dinamis ke grafik statis, dan mempertimbangkan kenyamanan pengembangan dan efisiensi pengoperasian.
Dalam hal optimalisasi kinerja, Flying Paddle Framework 3.0 mendukung berbagai strategi, seperti fusi operator, orkestrasi dan penjadwalan saluran pipa, tumpang tindih komunikasi-komputasi, fusi komunikasi, dll., yang dapat diaktifkan melalui opsi konfigurasi untuk lebih meningkatkan kinerja pelatihan terdistribusi .
Situs web resmi dayung: https://www.paddlepaddle.org.cn/
Secara keseluruhan, teknologi paralel otomatis dan berbagai strategi optimalisasi kinerja Flying Paddle Framework 3.0 akan sangat menyederhanakan proses pengembangan dan penerapan model besar, memberikan pengalaman yang lebih nyaman dan efisien bagi pengembang. Hal ini sangat penting untuk mendorong pengembangan dan penerapan teknologi model besar.