最新汽车资讯北大校友炼丹秘籍OpenAI如何驾驭千亿级智能怪兽
在深度学习的领域，训练大型模型已经成为了一项极具挑战性的任务。随着参数量和数据集的不断增长，单个GPU内存的限制已经显得捉襟见肘。为了应对这一问题，研究者们提出了多种并行训练策略，以便更有效地利用上百块GPU来训练这些巨型模型。
首先，我们可以从数据并行开始。这一方法涉及将相同的模型权重复制到每个工作节点，并分配一部分数据以同时进行处理。如果模型参数量超过单个GPU节点的内存限制，这种方法就无法正常工作。在这种情况下，可以使用有限的GPU内存，如GeePS架构所示，将暂时未使用的参数卸载回CPU。
其次，我们还有模型并行。这一方法用于解决当单个节点无法容纳整个模型时的问题。在数据并行中，每个工作节点承载完整副本，而在这里，只有一个工作节点分配部分模型参数，因此对内存和计算需求都要小很多。然而，由于顺序依赖性，每个数据批次会经过大量具有顺序依赖性的工作者处理，这会导致计算资源利用率低效。
最后，还有管道并行，它结合了模式并行与数据并行，以减少低效时间“气泡”的过程。通过将Mini-batch拆分为更多微批次，并使每个阶段工作者能够同时处理，可以减少空闲时间。此外，还有一些调度方式和梯度聚合方式在不同的方法中有所不同，比如GPipe或PipeDream等。
总之，在现代人工智能研究中，“炼大模型”已成为主流趋势，但如何高效地利用上百块GPU进行训练是一个需要不断探索和创新的问题。本文提供了多种现有的主流方法，让读者能够参考这些建议，从而提升自己的炼丹技艺。
