用 DeepSpeed 和 FairScale 的 ZeRO 训练更快、装下更大模型
Hugging Face 的 transformers v4.2.0 起通过 --sharded_ddp 和 --deepspeed 两个 Trainer 参数实验性支持 FairScale 与 DeepSpeed 的 ZeRO 功能。
推荐理由:作者用 t5-large 与 t5-3b 实测对比 FairScale 与 DeepSpeed 的显存与速度差异,并给出可直接复用的 Trainer 参数。
把模型跑起来的工程实践:推理优化、显存与成本、Serving 架构与基础设施选型。
Hugging Face 的 transformers v4.2.0 起通过 --sharded_ddp 和 --deepspeed 两个 Trainer 参数实验性支持 FairScale 与 DeepSpeed 的 ZeRO 功能。
推荐理由:作者用 t5-large 与 t5-3b 实测对比 FairScale 与 DeepSpeed 的显存与速度差异,并给出可直接复用的 Trainer 参数。
OpenAI 发布针对块稀疏权重神经网络的高度优化 GPU kernel,按所选稀疏度可比 cuBLAS 或 cuSPARSE 快数个数量级。OpenAI 表示已用这些 kernel 在文本情感分析和文本、图像生成建模上取得当时的最优结果。
推荐理由:OpenAI 公开面向块稀疏权重网络的 GPU kernel,并给出相对 cuBLAS 与 cuSPARSE 的加速幅度和落地任务。