Flying Paddle Framework バージョン 3.0 がリリースされました。このコア アップグレードは、大規模モデルの分散トレーニングの開発プロセスを簡素化し、開発効率を大幅に向上させることに重点を置いています。 Downcodes の編集者は、このバージョンでは動的および静的な統合自動並列テクノロジが導入され、4 次元または 5 次元のハイブリッド並列処理がサポートされ、データ並列処理、テンソル モデル並列処理、パイプライン並列処理、グループ パラメータ スライス並列処理などの手法がカバーされ、大幅に改善されたことを知りました。大規模モデルのトレーニング効率。多次元ハイブリッド並列処理の複雑さを考慮して、Flying Paddle Framework 3.0 は自動並列テクノロジ ソリューションを巧みに提案し、分散トレーニングの開発難易度を効果的に軽減します。
Flying Paddle Framework バージョン 3.0 は最近コア アップグレードをリリースし、大規模モデルの分散トレーニングの開発プロセスを簡素化し、開発効率を向上させることを目的として、動的および静的な統合自動並列テクノロジを導入しました。
新しいバージョンは、4 次元または 5 次元のハイブリッド並列処理テクノロジをサポートし、データ並列処理、テンソル モデル並列処理、パイプライン並列処理、グループ化パラメータ スライス並列処理などの複数の並列手法を通じて大規模モデルの分散トレーニング効率を効果的に向上させます。多次元ハイブリッド並列開発プロセスの複雑さに対応して、Feipiao は、テンソル セグメンテーションの構文タグを通じて、フレームワークが自動的に分散セグメンテーション状態を導出し、通信演算子を追加して、開発に必要な時間を大幅に短縮できる自動並列テクノロジ ソリューションを提案しました。分散トレーニングの難しさ。
Flying Paddle Framework 3.0 の自動並列原理には、分散テンソル表現、セグメンテーション導出、セグメンテーション変換などの主要なリンクが含まれています。再セグメンテーション機能をサポートし、ProcessMesh 全体での分散テンソル変換を可能にします。同時に、このフレームワークは統合された動的および静的実行モードを提供し、動的グラフィックスから静的グラフィックスへの変換をサポートし、開発の利便性と操作効率を考慮しています。
パフォーマンスの最適化に関して、Flying Paddle Framework 3.0 は、オペレーターの融合、パイプラインのオーケストレーションとスケジューリング、通信とコンピューティングのオーバーラップ、通信の融合などのさまざまな戦略をサポートしており、構成オプションを通じて有効にすることで、分散トレーニングのパフォーマンスをさらに向上させることができます。 。
パドル公式サイト：https://www.paddlepaddle.org.cn/
全体として、Flying Paddle Framework 3.0 の自動並列テクノロジと複数のパフォーマンス最適化戦略により、大規模モデルの開発および展開プロセスが大幅に簡素化され、開発者により便利で効率的なエクスペリエンスがもたらされます。 これは大型模型技術の開発・応用を促進する上で大きな意義がある。