该论文提出了一种新的分布式训练方法，使用LSS Transformer来训练长序列的变压器。通过融合通信和双梯度平均技术，提高训练效率和减少通信开销。在Wikipedia enwik8数据集上，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。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。

该论文介绍了一种使用LSS Transformer进行分布式训练的新方法，能够高效训练长序列的变压器。通过融合通信和双梯度平均技术，该方法在多个GPU上提高了训练效率和减少了通信开销。实验结果显示，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，并在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。

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。