最新资讯北大校友揭秘OpenAI炼就千亿级神经网络的秘诀
在深度学习领域，训练超大规模的神经网络一直是研究者们面临的一项巨大挑战。这些模型通常包含数百亿乃至千亿参数量，对于单个GPU来说，内存和计算资源的需求远远超过了它们的能力。这就要求我们寻找并行化训练过程的方法，以便利用上百块GPU共同完成任务。
OpenAI应用人工智能研究负责人的Lilian Weng近期分享了一篇关于多GPU并行训练大型语言模型的文章。在这篇文章中，她详细介绍了现有的并行训练范式，以及主流模型架构和内存优化设计方法。Weng本科毕业于香港大学，硕士毕业于北京大学信息系统与计算机科学系，并且在印第安纳州布鲁顿分校攻读博士学位。她还是一名经验丰富的博客作者，在个人博客中分享她的学习和工作笔记。
随着GPT-3等超级大的语言模型不断涌现，它们在自然语言处理(NLP)基准任务中的表现持续刷新SOTA（state-of-the-art）。然而，这些模型所需的大数据集和复杂结构导致了GPU算力的瓶颈。为了应对这一挑战，研究人员开始采用各种策略来提高效率，比如阿里巴巴使用480块GPU、英伟达使用3072块GPU、谷歌则用2048台TPU来进行万亿参数量级别的大规模训练。
Weng提出了三个方面来解决这个问题：并行计算、混合精度以及内存节省设计。对于并行计算，她介绍了数据并行、模型并行以及管道并行三种主要方法。在数据并行中，每个worker节点都有一个相同但独立运行的小型版本完整网络，而每个小批次都会被分配到不同的worker节点上进行处理。此外，还有异步模式，其中不同机器可以同时处理不同的小批次，从而减少同步通信带来的延迟。但这种方式可能会影响权重传递效率。
另一种叫做管道并行（Pipeline parallelism）的技术通过将Mini-batch拆分成更小部分微批次，并让每个阶段同时处理以减少低效时间“气泡”。这种方式虽然能显著提升吞吐量，但需要仔细调度微批次之间的激活向前传递与梯度向后传递，以及梯度聚合过程。
总之，大规模深层神经网络训练仍然是一个充满挑战的问题，但通过利用现代硬件资源，如分布式系统和高性能GPU，我们能够逐步克服这些障碍，为人工智能社区提供更加强大的工具。此外，将来的人工智能可能会依赖更多地来自人类社会各界合作共创，从而推动技术创新进程。如果你对如何炼制出像GPT-3这样的超级大型语言模型感兴趣，可以关注Lilian Weng提供的一系列实用的教程与技巧。
