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通过重叠激活重计算优化大型模型训练
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种通过降低激活记录来加速大型Transformer模型训练的方法，提出了序列并行和选择性激活重算技术，显著减少了执行时间和激活存储器。同时，研究扩展了Mixture-of-Expert技术的重叠性挑战，提出新的并行计算方法以提升训练效率和吞吐量。此外，介绍了HiRE方案和Galvatron-BMW框架，用于优化模型训练和并行性策略。
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关键要点
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通过降低激活记录的方法显著加速大型Transformer模型的训练。
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提出序列并行和选择性激活重算技术，减少超过90%的执行时间开销和5倍的激活存储器。
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扩展Mixture-of-Expert技术的重叠性挑战，通过特定的分区和流水线技术实现非MoE计算与all-to-all通信的重叠。
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新的并行计算方法提高了10%的吞吐量，支持训练万亿参数模型。
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提出HiRE方案，通过压缩方案和高效的多设备近似top-k运算符加速推理延迟。
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Galvatron-BMW框架集成多种并行性维度，自动识别最高效的混合并行性策略。
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延伸问答
如何通过降低激活记录来加速大型Transformer模型的训练？
通过序列并行和选择性激活重算技术，几乎消除了重新计算激活的需要，显著减少了执行时间和激活存储器。
Mixture-of-Expert技术在训练中面临哪些挑战？
Mixture-of-Expert技术在训练过程中面临重叠性挑战，需通过特定的分区和流水线技术实现非MoE计算与all-to-all通信的重叠。
Galvatron-BMW框架的主要功能是什么？
Galvatron-BMW框架集成多种并行性维度，自动识别最高效的混合并行性策略，以优化模型训练。
HiRE方案如何加速推理延迟？
HiRE方案通过压缩方案和高效的多设备近似top-k运算符，显著加速了推理延迟，达到1.47倍的提升。
新的并行计算方法提高了多少吞吐量？
新的并行计算方法提高了10%的吞吐量，支持训练万亿参数模型。
如何通过压缩技术加速深度网络的训练？
通过减小中间层的宽度来压缩深度线性网络，实验证明这种技术能够加速训练过程超过两倍，而不牺牲模型质量。
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