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十万美元还是一百天：学术资源预训练的权衡
内容提要
本文探讨了深度学习模型训练时间预测的方法，优化大规模模型训练的技术，包括数据和计算的卸载、并行计算、预训练模型选择及其对泛化性能的影响。研究强调在有限资源下的高效训练策略，并提出了临界批量大小的概念，为大规模预训练提供了新见解。
关键要点
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提出了一种通过训练神经网络预测每部分执行时间的方法，以推断整体深度学习网络训练时间。
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ZeRO-Offload技术通过将数据和计算卸载到CPU，降低了大规模模型训练的费用，使普通数据科学家能够训练超过70亿参数的模型。
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新提出的并行计算方法提高了模型的吞吐量，使其达到万亿参数级别，并在3072个GPU上完成了训练。
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通过软件优化和超参数调整，在低端服务器上预训练掩蔽语言模型，成本显著降低，性能与BERT-base相当。
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研究强调预训练模型选择对分布外泛化性能和推理不确定性的影响，证明大型模型在算法选择方面表现更好。
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优化IO、CPU和GPU计算，展示了在有限资源下进行高效视频模型训练的管道，计算量显著减少。
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提出常数学习率和冷却方法作为替代余弦调度的训练方法，发现随机权重平均可以改善训练性能。
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研究临界批量大小（CBS）在大规模模型训练中的作用，发现CBS主要随着数据大小扩展，为预训练提供新见解。
延伸问答
如何预测深度学习模型的训练时间？
可以通过训练神经网络来预测每部分的执行时间，从而推断整体深度学习网络的训练时间。
ZeRO-Offload技术如何降低模型训练成本？
ZeRO-Offload通过将数据和计算卸载到CPU，最大化GPU内存节省，降低了大规模模型训练的费用。
新提出的并行计算方法有什么优势？
新并行计算方法提高了模型的吞吐量，使其达到万亿参数级别，并在3072个GPU上完成训练。
如何在低端服务器上预训练掩蔽语言模型？
通过软件优化、设计选择和超参数调整，可以在低端服务器上预训练掩蔽语言模型，成本显著降低。
临界批量大小（CBS）在模型训练中有什么作用？
CBS主要随着数据大小扩展，为大规模预训练提供了新见解，影响模型训练的效率。
预训练模型选择对泛化性能有什么影响？
预训练模型选择显著影响分布外泛化性能和推理不确定性，大型模型在算法选择方面表现更好。
