互联网新星辰北大校友揭秘OpenAI如何炼就千亿级神经网络
在深度学习领域，随着模型规模的不断扩大，单个GPU的内存和计算能力已无法满足训练需求。为了解决这一问题，大型科技公司如OpenAI、Google和阿里巴巴等采用了并行计算技术来加快训练速度。这一趋势被称为“炼丹”，即通过并行处理来缩短训练时间。
Lilian Weng，现任OpenAI应用人工智能研究负责人，她曾在北京大学攻读硕士学位，是多GPU训练大模型方面的专家。她分享了如何利用上百块GPU进行并行计算，并总结了目前主流方法。
首先是数据并行（Data Parallelism, DP），它将相同模型权重分配到多个GPU上，同时处理不同数据集。另一种方法是模型并行（Model Parallelism, MP），它将一个庞大的神经网络拆分成几个部分，每个部分分布在不同的机器上。
管道并行（Pipeline Parallelism, PP）则结合了数据并发与模型并发，它通过将Mini-batch拆分为微批次，并使每个阶段同时处理，从而减少低效时间的浪费。此外，还有混合精度训练、高效存储优化器等其他技巧帮助提升性能。
这些技术不仅提高了算力的使用率，也让我们能更快地达到深度学习任务的目标。随着技术的发展，我们期待看到更多创新的应用，使得“炼丹”成为可能。
