BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-05T00:00:00Z LoCo：大规模模型训练的低比特通信适配器 📝 内容提要 为了提高大规模模型的训练效率，使用低位梯度通信将全精度梯度在本地 GPU 节点上压缩为低精度梯度，以实现 GPU 节点之间更高效的梯度同步。然而，由于压缩信息的丢失，这往往会降低训练质量。为了解决这个问题，本文提出了低位通信适配器（LoCo），它在压缩之前在本地 GPU 节点上进行梯度补偿，以确保有效的同步而不影响训练质量。具体来说，LoCo... 🏷️ 标签 loco 适配器 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
