转载:【AI系统】AI轻量化与并行策略
了解 AI 计算模式对 AI 芯片设计和优化方向至关重要。本文将会接着从轻量化网络模型和大模型分布式并行两个主题来深入了解 AI 算法的发展现状,引发关于 AI 计算模式的思考。 轻量化网络模型 随着神经网络应用的普及,越来越多的模型需要在特定的硬件平台部署,如移动端和嵌入式设备,这些平台普遍存在内存资源少,处理器性能不高,功耗受限等特点,所以慢慢演变出了一种轻量化的网络模型设计方向,即在保持模....

【AI系统】昇思MindSpore并行
本文将会介绍昇思MindSpore的并行训练技术,以及如何通过张量重排布和自动微分简化并行策略搜索,实现高效大模型训练。 大模型的带来 随着深度学习的发展,为了实现更高的准确率和更丰富的应用场景,训练数据集和神经网络模型的规模日益增大。特别是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域,数据集的范围从200MB到541TB不等。模型的尺寸也从BERT的3.4....

【AI系统】混合并行
混合并行(HybridParallel)是一种用于分布式计算的高级策略,它结合了数据并行和模型并行的优势,以更高效地利用计算资源,解决深度学习中的大模型训练问题。混合并行不仅能提高计算效率,还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中,数据并行和模型并行各自有其适用的场景和局限性。数据并行适用于训练样本较多而模型较小的情况,通过将数据集分割成多个子集并在不同的设备上同时训练来提高训....

【AI系统】流水并行
在大模型的训练中,单个设备往往无法满足计算和存储需求,因此需要借助分布式训练技术。其中,模型并行(Model Parallelism, MP)是一种重要的方法。模型并行的基本思想是将模型的计算任务拆分到不同的设备上执行,以提高训练效率和处理更大规模的模型。模型并行主要分为朴素的模型并行、张量并行和流水线并行。下面将详细介绍模型并行中的流水并行。 流水线并行 流水线并行(Pipeline Para....

【AI系统】张量并行
在大模型的训练中,单个设备往往无法满足计算和存储需求,因此需要借助分布式训练技术。其中,模型并行(Model Parallelism, MP)是一种重要的方法。模型并行的基本思想是将模型的计算任务拆分到不同的设备上执行,以提高训练效率和处理更大规模的模型。下面将重点介绍模型并行中的张量并行。 朴素张量并行 张量并行广泛应用于分布式训练技术。之前的部分已经解释了如何使用数据并行在多个设备上训练神经....

【AI系统】数据并行
数据并行是一种广泛应用于分布式 AI 系统中的技术,旨在通过将数据集划分为多个子集并在不同计算节点上并行处理这些子集,以提高计算效率和速度。在大规模机器学习和深度学习训练过程中,数据并行可以显著加快模型训练速度,减少训练时间,提升模型性能。大部分的数据并行模型中,每个计算节点都会接收到完整的模型副本,但处理不同的数据子集。通过这种方法,计算任务可以被分摊到多个节点上,从而显著提高处理速度和效率。....

【AI系统】并行训练基本介绍
分布式训练是一种模型训练模式,它将训练工作量分散到多个工作节点上,从而大大提高了训练速度和模型准确性。虽然分布式训练可用于任何类型的 AI 模型训练,但将其用于大模型和计算要求较高的任务最为有利。 本篇幅将围绕在 PyTorch2.0 中提供的多种分布式训练方式展开,包括并行训练,如:数据并行(Da...
【AI系统】AI轻量化与并行策略
了解 AI 计算模式对 AI 芯片设计和优化方向至关重要。本文将会接着从轻量化网络模型和大模型分布式并行两个主题来深入了解 AI 算法的发展现状,引发关于 AI 计算模式的思考。 轻量化网络模型 随着神经网络应用的普及,越来越多的模型需要在特定的硬件平台部署,如移动端和嵌入式设备,这些平台普遍存在内存资源少,处理器性能不高&#...

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