GTC 2023|Colossal-AI系统的数据并行优化方案
colossal-ai的改变：
从colossal-ai的github star数量中看出，这是衡量其开源社区的指标。与其它非常流行的开源系统（如spark、 mongodb等）相比，在相同时间内colossal-ai使用增长速度是最快的。
世界上37个国家的用户正在使用colossal-ai，还有各种其他人工智能生态系统使用colsssal-ai。
colsssal-ai的重要功能——n-dim并行系统
这可以将你的复杂模型可用硬件上，以便最大化使用并行同时最小化通信。
colsssal-ai提供了完整的并行方法，包括数据并行、张量并行、流水线并行和序列并行，同时还有团队提出的2维、2.5维和3维张量并行以及序列并行。
其中优化了数据并行，可以让你以最小的损失在相当大的规换下训练模型。
大规模优化器如何优化数据并行
与单个gpu训练相比数据并行训练将整个数据集分为几个分区。
每个gpu拥有1个数据集分区，模型在每个gpu上复制，开在其本地数据集分区进行训练，在反向传播期间计算的梯度，被平均并用于更新模型副本，可以确保在不同gpu之间同步模型。
然而，简单的增加批次大小，通常会导致泛化性能下降并降低计算精度。为了解决这些问题，研究出一种新的方法，可扩展的大规模优化器lars和lamb，适合大批量设置。
在vit模型和imagenet数据集上对可扩展的大规模优化器lars和lamb进行理论分析。他们可最大程度使用gpu资源，将vit-b/32的训练时间从一个gpu的73小时减少到200个gpu的0.68小时，并实现几乎线性增加的加速度，并保证收敛。
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