Flying Paddle Framework 버전 3.0이 출시되었습니다. 핵심 업그레이드는 대규모 모델 분산 교육의 개발 프로세스를 단순화하고 개발 효율성을 크게 향상시키는 데 중점을 둡니다. Downcodes의 편집자는 이 버전이 동적 및 정적 통합 자동 병렬 기술을 도입하고, 4차원 또는 5차원 하이브리드 병렬성을 지원하고, 데이터 병렬성, 텐서 모델 병렬성, 파이프라인 병렬성, 그룹 매개변수 슬라이싱 병렬성 및 기타 방법을 다루며 크게 개선되었음을 알게 되었습니다. 대규모 모델 훈련 효율성. 다차원 하이브리드 병렬 처리의 복잡성을 고려하여 Flying Paddle Framework 3.0은 분산 훈련의 개발 어려움을 효과적으로 줄이는 자동 병렬 기술 솔루션을 교묘하게 제안합니다.
Flying Paddle Framework 버전 3.0은 최근 대규모 모델 분산 훈련의 개발 프로세스를 단순화하고 개발 효율성을 향상시키는 것을 목표로 동적 및 정적 통합 자동 병렬 기술을 도입하는 핵심 업그레이드를 출시했습니다.
새 버전은 4차원 또는 5차원 하이브리드 병렬 처리 기술을 지원하여 데이터 병렬 처리, 텐서 모델 병렬 처리, 파이프라인 병렬 처리 및 그룹화된 매개변수 슬라이싱 병렬 처리와 같은 다중 병렬 방법을 통해 대형 모델의 분산 훈련 효율성을 효과적으로 향상시킵니다. 다차원 하이브리드 병렬 개발 프로세스의 복잡성에 대응하여 Feipiao는 텐서 분할의 구문 태그를 통해 프레임워크가 자동으로 분산 분할 상태를 도출하고 통신 연산자를 추가하여 필요한 시간을 크게 줄일 수 있는 자동 병렬 기술 솔루션을 제안했습니다. 분산 교육. 개발 어려움.
Flying Paddle Framework 3.0의 자동 병렬 원리에는 분산 텐서 표현, 분할 파생, 분할 변환 등과 같은 주요 링크가 포함되어 있습니다. 이는 재분할 기능을 지원하고 ProcessMesh 전반에 걸쳐 분산 텐서 변환을 허용합니다. 동시에 프레임워크는 통합된 동적 및 정적 실행 모드를 제공하고 동적 그래픽에서 정적 그래픽으로의 변환을 지원하며 개발 편의성과 운영 효율성을 고려합니다.
성능 최적화 측면에서 Flying Paddle Framework 3.0은 운영자 융합, 파이프라인 조정 및 스케줄링, 통신-컴퓨팅 오버랩, 통신 융합 등과 같은 다양한 전략을 지원하며, 이는 분산 훈련 성능을 더욱 향상시키기 위한 구성 옵션을 통해 활성화될 수 있습니다. .
패들 공식 홈페이지: https://www.paddlepaddle.org.cn/
전체적으로 Flying Paddle Framework 3.0의 자동 병렬 기술과 다양한 성능 최적화 전략은 대형 모델의 개발 및 배포 프로세스를 크게 단순화하여 개발자에게 더욱 편리하고 효율적인 경험을 제공합니다. 이는 대형모형기술의 개발과 적용을 촉진하는데 있어서 매우 중요한 의미를 갖는다.