并行训练的技术革新
ColossalAI提供了全方位的并行训练支持,包括数据并行、张量并行和流水线并行等多种策略。数据并行可以将大数据集分割到多个GPU同时处理;张量并行能将单一大模型的参数矩阵分割计算;流水线并行则将模型分层处理。
与传统单一GPU训练相比,这些技术组合使用时可以将训练效率提升数十倍。例如在训练Colossal-LLaMA这样的大语言模型时,8GPU集群上使用混合并行策略的训练速度可达单卡的15倍以上。
ColossalAI还简化了这些高级特性的使用难度,开发者通过简单的API调用即可实现复杂的并行配置,大幅降低了分布式训练的技术门槛。
この答えは記事から得たものである。ColossalAI: 効率的な大規模AIモデル学習ソリューションの提供について