DeepSpeed分布式训练框架深度学习指南
引言 随着深度学习模型规模的日益增大，训练这些模型所需的计算资源和时间成本也随之增加。传统的单机训练方式已难以应对大规模模型的训练需求。分布式训练作为一种有效的解决方案，通过将模型和数据分布到多个计算节点上，实现了并行计算，从而显著提高了训练速度。DeepSpeed是由微软开源的深度学习训练优化库，专为分布式训练场景设计，旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。本文将深入探讨DeepSp...
谈谈分布式训练框架DeepSpeed与Megatron
概述 随着深度学习技术的不断发展，大规模模型的训练需求日益增长。为了应对这种需求，分布式训练框架应运而生，其中DeepSpeed和Megatron是两个备受瞩目的框架。本文将深入探讨这两个框架的背景、业务场景、优缺点、主要功能及底层实现逻辑，并提供一个基于Java语言的简单demo例子，帮助读者更好地理解这些技术。 背景 在深度学习领域，大规模模型的训练往往需要处理海量的...
自研分布式训练框架EPL问题之吸引社区参与共建如何解决
问题一：EPL如何吸引社区参与共建？ EPL如何吸引社区参与共建？ 参考回答： EPL通过开源生态的建设，吸引社区中的同学、公司或组织参与共建。我们希望通过开源工作，收到更多真实业务场景下的用户反馈，以帮助我们持续完善和迭代。同时，我们也欢迎各种维度的反馈、改进建议和技术讨论，共同推动深度学习生态的发展。 关于本问题的更多问答可点击原...
自研分布式训练框架EPL问题之提高GPU利用率如何解决
问题一：EPL如何支持Layer间拆分的模型并行方式来进行分布式训练？ EPL如何支持Layer间拆分的模型并行方式来进行分布式训练？ 参考回答： EPL通过epl.replicate接口实现模型的stage划分，支持Layer间拆分的模型并行方式。这种方式可以将大型模型的不同层分布到不同的GPU上，从而解决单卡显存无法放下整个模型的问题。 ...
自研分布式训练框架EPL问题之帮助加速Bert Large模型的训练如何解决
问题一：相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型有哪些优势？ 相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型有哪些优势？ 参考回答： 相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型的优势在于显著降低了算力资源需求（节省超80%），并且训练效率提升近11倍。具体来说，在480张V100 32G GPU上，EPL框架在3天内就成功完成了万亿M6模型的预训练...
自研分布式训练框架EPL问题之实现显存的极致优化如何解决
问题一：EPL框架在阿里巴巴内部支持哪些业务场景，并举例说明？ EPL框架在阿里巴巴内部支持哪些业务场景，并举例说明？ 参考回答： EPL框架在阿里巴巴内部支持图像、推荐、语音、视频、自然语言、多模态等多种业务场景。例如，EPL成功支持了10万亿规模的M6模型训练和Bert模型的训练，展现了其在大规模模型训练方面的能力。 ...
自研分布式训练框架EPL问题之通过strategy annotation实现流水并行如何解决
问题一：EPL支持哪些并行化策略，并给出数据并行的例子？ EPL支持哪些并行化策略，并给出数据并行的例子？ 参考回答： EPL支持数据并行、流水并行、算子拆分并行以及这些策略的组合和嵌套。数据并行的例子是，用户通过指定并行策略，每个模型副本使用一张卡计算，如果用户申请了8张卡，则形成一个并行度为8的数据并行任务。 关于本问题的更多问答...
自研分布式训练框架EPL问题之降低分布式训练的使用门槛如何解决
问题一：EPL支持哪些并行化策略？ EPL支持哪些并行化策略？ 参考回答： EPL支持多种并行化策略，包括数据并行、流水并行、算子拆分并行以及这些策略的组合嵌套使用，从而满足不同模型结构的分布式训练需求。 关于本问题的更多问答可点击原文查看： https://developer.aliyun.com/ask/674980 ...
基于PyTorch/XLA的高效分布式训练框架
大模型的崛起带来了前所未有的机遇与挑战。这些模型以其强大的理解力和学习能力，为各种复杂任务提供了解决方案。然而，大模型的成功训练依赖于巨大的计算资源，这对分布式训练技术提出了新的要求。本文将深入探讨阿里云研究员、阿里云人工智能平台PAI技术负责人林伟在GTC2024大会上介绍的TorchAcc框架，这是一个基于PyTorch/XLA的大模型...
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企业级分布式应用服务 EDAS（Enterprise Distributed Application Service）是应用全生命周期管理和监控的一站式PaaS平台，支持部署于 Kubernetes/ECS，无侵入支持Java/Go/Python/PHP/.NetCore 等多语言应用的发布运行和服务治理 ，Java支持Spring Cloud、Apache Dubbo近五年所有版本，多语言应用一键开启Service Mesh。
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