Выпущена версия Flying Paddle Framework 3.0. Основное обновление направлено на упрощение процесса разработки распределенного обучения больших моделей и значительное повышение эффективности разработки. Редактор Downcodes узнал, что эта версия представляет динамическую и статическую унифицированную технологию автоматического параллельного параллелизма, поддерживает четырехмерный или даже пятимерный гибридный параллелизм, охватывает параллелизм данных, параллелизм тензорных моделей, конвейерный параллелизм, параллелизм групповых параметров и другие методы, значительно улучшая большая эффективность обучения модели. Учитывая сложность многомерного гибридного параллелизма, Flying Paddle Framework 3.0 разумно предлагает автоматическое параллельное технологическое решение, которое эффективно снижает сложность разработки распределенного обучения.
В Flying Paddle Framework версии 3.0 недавно было выпущено основное обновление, включающее динамическую и статическую унифицированную технологию автоматического параллельного выполнения, целью которой является упрощение процесса разработки распределенного обучения больших моделей и повышение эффективности разработки.
Новая версия поддерживает технологию четырехмерного или даже пятимерного гибридного параллелизма, эффективно повышая эффективность распределенного обучения больших моделей с помощью нескольких параллельных методов, таких как параллелизм данных, параллелизм тензорных моделей, конвейерный параллелизм и параллелизм сгруппированных параметров. В ответ на сложность многомерного гибридного параллельного процесса разработки Фейпиао предложил автоматическое параллельное технологическое решение. С помощью синтаксических тегов тензорной сегментации платформа может автоматически получать состояния распределенной сегментации и добавлять операторы связи, что значительно сокращает время, необходимое для этого. распределенное обучение, сложность разработки.
Принцип автоматического параллельного программирования Flying Paddle Framework 3.0 включает в себя ключевые ссылки, такие как распределенное тензорное представление, вывод сегментации, преобразование сегментации и т. д. Он поддерживает возможности повторной сегментации и позволяет распределенное преобразование тензоров через ProcessMesh. При этом фреймворк обеспечивает единый динамический и статический режим выполнения, поддерживает преобразование динамической графики в статическую, учитывает удобство разработки и эффективность работы.
Что касается оптимизации производительности, Flying Paddle Framework 3.0 поддерживает различные стратегии, такие как объединение операторов, оркестровка и планирование конвейеров, перекрытие коммуникационных вычислений, объединение коммуникаций и т. д., которые можно включить с помощью параметров конфигурации для дальнейшего повышения производительности распределенного обучения. .
Официальный сайт весла: https://www.paddlepaddle.org.cn/
В целом, технология автоматического параллельного параллелизма и несколько стратегий оптимизации производительности Flying Paddle Framework 3.0 значительно упростят процесс разработки и развертывания больших моделей, предоставляя разработчикам более удобный и эффективный опыт. Это имеет большое значение для содействия развитию и применению технологии больших моделей.