飞桨框架3.0版本重磅发布，核心升级聚焦于简化大模型分布式训练的开发流程，显着提升开发效率。 Downcodes小编获悉，该版本引入了动静统一自动并行技术，支持四维甚至五维混合并行，涵盖数据并行、张量模型并行、流水线并行、分组参数切片并行等多种方式，极大提升大模型训练效率。针对多维混合并行的复杂性，飞桨框架3.0巧妙地提出了自动并行技术方案，有效降低了分布式训练的开发难度。
飞桨框架3.0版本近日发布核心升级，引入动静统一自动并行技术，旨在简化大模型分布式训练的开发流程，提高开发效率。
新版本支持四维甚至五维混合并行技术，通过数据并行、张量模型并行、流水线并行、分组参数切片并行等多种并行方式，有效提升大模型的分布式训练效率。针对多维混合并行开发过程的复杂性，飞桨提出了自动并行技术方案，通过张量切分的语法标记，框架能够自动推导分布式切分状态和添加通信算子，显着降低分布式训练的开发难度。
飞桨框架3.0的自动并行原理包括分布式张量表示、切分推导、切分转换等关键环节，支持重切分能力，允许跨ProcessMesh的分布式张量转换。同时，框架提供动静统一执行模式，支持从动态图到静态图的转换，兼顾开发便捷性和运行效率。
在性能优化方面，飞桨框架3.0支持多种策略，如算子融合、流水线编排调度、通信-计算Overlap、通信融合等，通过配置选项即可开启，进一步提升分布式训练性能。
飞桨官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/
总而言之，飞桨框架3.0的自动并行技术以及多项性能优化策略，将极大地简化大模型的开发和部署流程，为开发者带来更便捷高效的体验。 这对于推动大模型技术的发展和应用具有重要意义。