O envio do LLM é muito poderoso, requer uma grande memória e poder de integração. Lidando com isso, várias estratégias nos modelos associados que espalham as responsabilidades de muitas GPUs reduzem os problemas de memória e aceleram a propagação. O tendalismo Pallelsm (TP) é um equipamento amplamente usado que é dividido em todas as GPUs, permitindo que eles considerem uma solicitação. Ao contrário das semelhanças de dados ou tubos, que processam lotes independentes em dispositivos exclusivos, o TP confirma a sincronização efetiva, sincronizando os ativos intermediários nas GPUs. No entanto, essa sincronização está sujeita à cavidade de serviço, formando uma caixa de tanque, às vezes provou cerca de 38% do total, mesmo conexão imediata semelhante ao NVLink.
Estudo anterior tentou reduzir atrasos nas transferências de dados. Métodos como escrever pensões integradas dos gatos das atividades da matriz e usar os idiomas relacionados ao domínio (DSLs) para aumentar a carga de trabalho liberada. No entanto, esses processos geralmente exigem desempenho mais amplo de baixo nível, o que dificulta o uso em estruturas normais de ML Asyttorch e Jax. Além disso, o aparecimento imediato de acentuadores de acelerador e comunicação, que geralmente precisam ser devolvidos após novos edifícios. Diferentes estratégias, incluindo sequências em sequência e decadência, foram avaliadas para melhorar o desempenho do TP, mas a latência da comunicação continua sendo o limite básico na disposição predominante.
Investigadores de centros como USC, MIT, Princeton introduziram a escada de asas, uma modificação exemplar que melhora a eficiência do tensor com uma luta pela comunicação. Em vez de trocar pacotes baixos, os resíduos das escadas renovam a conexão residual, permitindo as garrafas de plenitude e redução. Utilizado no transformador de 70b-parâmetros, atinge rápido 30% em toda a GPU. Os modelos de transformadores de escada 1B e 3B do treinamento desde o início mantêm a igualdade relacionada ao desempenho normal por convertidos normais. Além disso, reutilize llama-3.1-8b com um reembolso mínimo da precisão. Essa abordagem magnética fornece muitos remessas de GPU e transporte cruzado e trabalha amplamente em restrições com base em restrições.
Usando o desitior de construção da escada, o transformador de transtros melhora a eficiência do transformador, permitindo o contato. Ele viaja na ligação de maneira diferente, o que permite atividades assíncronas reduzem as garrafas de comunicação. Para explorar vários tamanhos de modelo, incluindo LLAMA-3 70B, mostra 29% de velocidade na moderação, 60% são encontrados em configurações lentas de comunicação. Ao instalar a escada selvagem, a construção de edifícios atinge a velocidade e a baixa latência sem comprometer a precisão do modelo. Essa abordagem reflete benéfico para o cros-node, indicando melhorias dentro de 30% em modelos grandes, como o LLAMA 3.1 405B, o que faz um serviço eficaz no lançamento da GPU.
Este estudo avalia o impacto da escada que lançou o poder do modelo com treinamento de escadas (1B e 3B) desde o início e compatível com 100 Edu Edkens. Os resultados mostram que os convertidos das escadas fazem o mesmo em modelos normais em uma escala de 1B, mas muito ruins em 3b. Inclui o nível de escada dos restos mais altos de Lllama-3.1-8-8b-i educando para diminuir em trabalho generativo, está disponível em boa ordem. Flexibilidade, uma velocidade de medição está progredindo cerca de 21% para a perda de desempenho menor. A aquisição sugere que o Wisard da escada pode acelerar os modelos sem uma grande deterioração, com oportunidades para melhorar o sincronizado adicional.
Em conclusão, a pesquisa sugere os restos do nível, a conversão de propriedades que permitem a derrota efetiva da comunicação igualmente, para melhorar a velocidade sem comprometer. Utilizado no Tensor Palorldlinlism, promove a maior aquisição de modelo em comunicação de comunicação da conformidade. O exame em transformadores de escada (modelos 1b e 3b) indica que eles fazem o mesmo com convertidos regulares, beneficiam 55%. Para solicitar uma escada no LLAMA-3.1-8B, requer uma velocidade de velocidade fácil de 21%, mantendo o desempenho original. Essa metodologia reduz a necessidade de comunicação cara, promove a capacidade de criar sistemas e construção de modelos juntos. O código de reciclagem é fornecido.
Enquete o papel. Todo o crédito deste estudo é pesquisado para este projeto. Além disso, não se esqueça de seguir Sane e junte -se ao nosso Estação de telégrafo incluindo LinkedIn grtópico. Não se esqueça de se juntar ao nosso 75k + ml subreddit.
🚨 Registre a plataforma de IA de código aberto: 'Sistema de código aberto interestagente com muitas fontes para testar o programa difícil' (Atualizado)
Sana Hassan, um contato em Marktechpost com um aluno do estudante de dual-grau no IIIT Madras, adora usar a tecnologia e a IA para lidar com os verdadeiros desafios do mundo. Estou muito interessado em resolver problemas práticos, traz uma nova visão da solução de IA para a IA e soluções reais.
✅ [Recommended] Junte -se ao nosso canal de telégrafo
