A versão 3.0 do Flying Paddle Framework é lançada. A atualização principal se concentra em simplificar o processo de desenvolvimento de treinamento distribuído em grandes modelos e melhorar significativamente a eficiência do desenvolvimento. O editor de Downcodes aprendeu que esta versão introduz tecnologia paralela automática unificada dinâmica e estática, suporta paralelismo híbrido quadridimensional ou até mesmo pentadimensional, cobre paralelismo de dados, paralelismo de modelo tensor, paralelismo de pipeline, paralelismo de fatiamento de parâmetro de grupo e outros métodos, melhorando muito eficiência de treinamento de modelos grandes. Tendo em conta a complexidade do paralelismo híbrido multidimensional, o Flying Paddle Framework 3.0 propõe inteligentemente uma solução tecnológica paralela automática, que reduz efetivamente a dificuldade de desenvolvimento do treinamento distribuído.
O Flying Paddle Framework versão 3.0 lançou recentemente uma atualização principal, introduzindo tecnologia paralela automática unificada dinâmica e estática, com o objetivo de simplificar o processo de desenvolvimento de treinamento distribuído de grandes modelos e melhorar a eficiência do desenvolvimento.
A nova versão suporta tecnologia de paralelismo híbrido quadridimensional ou mesmo pentadimensional, melhorando efetivamente a eficiência do treinamento distribuído de grandes modelos por meio de vários métodos paralelos, como paralelismo de dados, paralelismo de modelo tensor, paralelismo de pipeline e paralelismo de fatiamento de parâmetros agrupados. Em resposta à complexidade do processo de desenvolvimento paralelo híbrido multidimensional, Feipiao propôs uma solução de tecnologia paralela automática. Por meio das tags de sintaxe de segmentação de tensores, a estrutura pode derivar automaticamente estados de segmentação distribuída e adicionar operadores de comunicação, reduzindo significativamente o tempo necessário para. treinamento distribuído. dificuldade de desenvolvimento.
O princípio paralelo automático do Flying Paddle Framework 3.0 inclui links importantes, como representação de tensor distribuído, derivação de segmentação, conversão de segmentação, etc. Ele suporta recursos de ressegmentação e permite conversão de tensor distribuído em ProcessMesh. Ao mesmo tempo, a estrutura fornece um modo de execução dinâmico e estático unificado, suporta a conversão de gráficos dinâmicos em gráficos estáticos e leva em consideração a conveniência de desenvolvimento e a eficiência operacional.
Em termos de otimização de desempenho, Flying Paddle Framework 3.0 suporta uma variedade de estratégias, como fusão de operadores, orquestração e agendamento de pipeline, sobreposição de comunicação-computação, fusão de comunicação, etc., que podem ser habilitadas por meio de opções de configuração para melhorar ainda mais o desempenho do treinamento distribuído. .
Site oficial do remo: https://www.paddlepaddle.org.cn/
Em suma, a tecnologia paralela automática e as múltiplas estratégias de otimização de desempenho do Flying Paddle Framework 3.0 simplificarão bastante o processo de desenvolvimento e implantação de grandes modelos, trazendo aos desenvolvedores uma experiência mais conveniente e eficiente. Isto é de grande importância para promover o desenvolvimento e aplicação de tecnologia de modelos de grande porte.