BriefGPT - AI 论文速递
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长文本生成 AI 的统一序列并行算法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文介绍了一种使用LSS Transformer进行分布式训练的方法，通过将长序列分布到多个GPU上进行计算，并使用融合通信和双梯度平均技术，提高了训练效率和减少通信开销。在Wikipedia enwik8数据集上，该方法在144个Nvidia V100 GPU上实现了5.6倍的加速和10.2倍的内存效率。在3,456个GPU上可扩展到长度达到50,112的极限序列，实现了161%的超线性并行效率和32 petaflops的吞吐量。
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关键要点
- 该论文提出了一种使用LSS Transformer进行分布式训练的方法。
- 长序列被分布到多个GPU上进行计算。
- 采用融合通信和双梯度平均技术以提高训练效率和减少通信开销。
- 在Wikipedia enwik8数据集上，该方法在144个Nvidia V100 GPU上实现了5.6倍的加速和10.2倍的内存效率。
- 该方法在3,456个GPU上可扩展到长度达到50,112的极限序列。
- 实现了161%的超线性并行效率和32 petaflops的吞吐量。
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