发表服务
论文解读系列第四篇：谷歌GPipe训练超大规模神经网络.增大模型规模通常是提高模型效果的有效方案，但是更多的模型参数，更复杂的模型计算逻辑，导致模型的训练过程需要更多的内存。.同时计算设备(GPU)的内存资源往往非常非常有限，单台设备不足以支持...
2.3论文内容2.3.1主要论文Gpipe的Checkpointing主要思路来自以下两篇论文：AndreasGriewankandAndreaWalther.Algorithm799:revolve:animplementationofcheck-pointingforthereverseoradjointmodeofcomputationaldifferentiation.,26(1):19–45
谷歌在论文《GPipe:EfficientTrainingofGiantNeuralNetworksusingPipelineParallelism》中，展示了利用管道并行化（pipelineparallelism）扩展DNN训练以克服这种局限。GPipe是一个分布式机器学习库，它使用同步随机梯度下降和管道并行化进行训练，可以应用到包含多个序列层的任意DNN中。
GPipe是一个分布式机器学习库，使用同步随机梯度下降和流水线并行技术进行训练，适用于任何由多个序列层组成的DNN。.重要的是，GPipe让研究人员无需调整超参数，即可轻松部署更多加速器，从而训练更大的模型并扩展性能。.为了证明GPipe的有效性...
GPipe3个关键要点:1.Networkpartition(网络分片)。将一个N层的网络划分成K个partition,每个partition在单独的TPU上执行，partition之间需要插入一些网络通信操作。.2.Pipelineparallelism(流水线并行).Splitsamini-batchtosmallermacro-batches.把CPU里的流水线并发技术用在了深度...
Gpipe并行，minibatch越小，pipelinestage中间的空闲bubble就越大，导致并行加速比降低。论文提出了一种在sequence维度进行更细粒度pipeline并行的计算方法，可以显著提高训练性能。Opportunity：Transformer是多层Layer堆叠而成，每层layer包含h_i是...
GPipe论文表明，如果微批次的数量超过分区数量4倍（m>4d），则“气泡”开销几乎可以忽略不计。图3：带有4个微批次和4个分区的GPipe的并行管道（来源：Huang等人，2019年）GPipe在吞吐量方面与设备数量成线性关系，设备数量越多，吞吐量越大。不...
GPipe是GoogleBrain发布的可扩展的管道并行性库，可以有效地训练大型的，消耗内存的模型。根据这篇论文，GPipe可以使用8倍的设备（TPU）训练25倍大的模型，而使用4倍的设备
正如Huang及其同事在一篇随附的论文（“GPipe：使用管道并行性的高效神经网络的高效训练”）中所解释的那样，GPipe实现了两种出色的AI训练技术。一种是同步随机梯度下降，用于更新给定AI模型参数的优化算法；另一种是流水线并行——一种任务执行系统，其中一步的输出作为下一步的输入。
微软和谷歌一直积极致力于训练深度神经网络的新模型，并推出了各自的新框架，MicrosoftPipeDream和GoogleGPipe。二者使用了类似的原理来扩展深度学习模型的训练能力，具体细节在相应的研究论文中分别给出（参见PipeDream和GPipe的论文）。作为深度学习...
论文解读系列第四篇：谷歌GPipe训练超大规模神经网络.增大模型规模通常是提高模型效果的有效方案，但是更多的模型参数，更复杂的模型计算逻辑，导致模型的训练过程需要更多的内存。.同时计算设备(GPU)的内存资源往往非常非常有限，单台设备不足以支持...
2.3论文内容2.3.1主要论文Gpipe的Checkpointing主要思路来自以下两篇论文：AndreasGriewankandAndreaWalther.Algorithm799:revolve:animplementationofcheck-pointingforthereverseoradjointmodeofcomputationaldifferentiation.,26(1):19–45
谷歌在论文《GPipe:EfficientTrainingofGiantNeuralNetworksusingPipelineParallelism》中，展示了利用管道并行化（pipelineparallelism）扩展DNN训练以克服这种局限。GPipe是一个分布式机器学习库，它使用同步随机梯度下降和管道并行化进行训练，可以应用到包含多个序列层的任意DNN中。
GPipe是一个分布式机器学习库，使用同步随机梯度下降和流水线并行技术进行训练，适用于任何由多个序列层组成的DNN。.重要的是，GPipe让研究人员无需调整超参数，即可轻松部署更多加速器，从而训练更大的模型并扩展性能。.为了证明GPipe的有效性...
GPipe3个关键要点:1.Networkpartition(网络分片)。将一个N层的网络划分成K个partition,每个partition在单独的TPU上执行，partition之间需要插入一些网络通信操作。.2.Pipelineparallelism(流水线并行).Splitsamini-batchtosmallermacro-batches.把CPU里的流水线并发技术用在了深度...
Gpipe并行，minibatch越小，pipelinestage中间的空闲bubble就越大，导致并行加速比降低。论文提出了一种在sequence维度进行更细粒度pipeline并行的计算方法，可以显著提高训练性能。Opportunity：Transformer是多层Layer堆叠而成，每层layer包含h_i是...
GPipe论文表明，如果微批次的数量超过分区数量4倍（m>4d），则“气泡”开销几乎可以忽略不计。图3：带有4个微批次和4个分区的GPipe的并行管道（来源：Huang等人，2019年）GPipe在吞吐量方面与设备数量成线性关系，设备数量越多，吞吐量越大。不...
GPipe是GoogleBrain发布的可扩展的管道并行性库，可以有效地训练大型的，消耗内存的模型。根据这篇论文，GPipe可以使用8倍的设备（TPU）训练25倍大的模型，而使用4倍的设备
正如Huang及其同事在一篇随附的论文（“GPipe：使用管道并行性的高效神经网络的高效训练”）中所解释的那样，GPipe实现了两种出色的AI训练技术。一种是同步随机梯度下降，用于更新给定AI模型参数的优化算法；另一种是流水线并行——一种任务执行系统，其中一步的输出作为下一步的输入。
微软和谷歌一直积极致力于训练深度神经网络的新模型，并推出了各自的新框架，MicrosoftPipeDream和GoogleGPipe。二者使用了类似的原理来扩展深度学习模型的训练能力，具体细节在相应的研究论文中分别给出（参见PipeDream和GPipe的论文）。作为深度学习...
发表服务