AI
Новости ИИ

Оптимизация коммуникации для обучения с использованием смеси экспертов с гибридным параллелизмом экспертов

Source:Nvidia.com
Оригинальный автор:Fan Yu
Оптимизация коммуникации для обучения с использованием смеси экспертов с гибридным параллелизмом экспертов

Изображение создано Gemini AI

Недавнее исследование подчеркивает сложности, связанные с внедрением Expert Parallel (EP) коммуникации в гипермасштабных моделях смешанных экспертов (MoE) в процессе обучения. Коммуникационная модель требует подхода «все со всеми», что усложняется динамикой и разреженностью. Результаты показывают, что повышение эффективности EP-коммуникации имеет решающее значение для оптимизации работы MoE, что может существенно сократить время обучения и улучшить использование ресурсов в крупномасштабных средах машинного обучения.

Оптимизация связи для обучения с использованием смеси экспертов с гибридным параллелизмом экспертов

Недавние достижения в обучении больших языковых моделей (LLM) выявили проблемы, связанные с коммуникацией в рамках параллелизма экспертов (EP) в гипермасштабных моделях смеси экспертов (MoE). В значительном прорыве был представлен гибридный подход к коммуникации EP, который решает проблемы динамической разреженности и накладных расходов на передачу данных.

Стратегия гибридного параллелизма экспертов объединяет сильные стороны как параллелизма данных, так и параллелизма моделей, что позволяет более эффективно использовать вычислительные ресурсы. Ключевые компоненты включают:

  • Динамические коммуникационные паттерны: Адаптирует стратегии связи в зависимости от условий обучения в реальном времени.
  • Управление разреженностью: Снижает ненужную коммуникацию, которая может стать узким местом в производительности.
  • Распределение ресурсов: Улучшает распределение вычислительных ресурсов для эффективного обучения.

Начальные эксперименты показывают, что этот гибридный подход может привести к значительным улучшениям в времени обучения, с сообщениями о снижении затрат на коммуникацию до 40%. Эта оптимизация позволяет исследователям работать с более крупными наборами данных и более сложными задачами без непомерных затрат.

Связанные темы:

оптимизация коммуникацииобучение моделейMixture-of-Expertsгибридный параллелизмExpert Parallel

📰 Первоисточник: https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-communication-for-mixture-of-experts-training-with-hybrid-expert-parallel/

Все права и авторство принадлежат первоначальному издателю.

Поделиться статьей