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T3: 透明化追踪与触发技术用于计算和集合的细粒度叠加
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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
基于限制带宽的集群，提出了一种名为CO2的新方法，通过引入局部更新和异步通信实现分布式数据并行训练的完全重叠，从而实现大规模训练的高可扩展性。通过实验证明CO2在计算机视觉和自然语言处理领域的各种任务上具有卓越的能力来提高可扩展性。
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关键要点
- 提出了一种名为CO2的新方法，适用于限制带宽的集群。
- CO2通过局部更新和异步通信实现分布式数据并行训练的完全重叠。
- 该方法旨在实现大规模训练的高可扩展性。
- 引入了降低收敛性和训练稳定性的过时惩罚和外部动能裁剪技术。
- 大量实验验证了CO2在计算机视觉和自然语言处理领域的收敛性、泛化性和可伸缩性。
- CO2在800Gbps RDMA和80Gbps TCP/IP的集群中均表现出卓越的可扩展性。
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