ZhangJiQun&MXP
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LLM并行计算的论文

LLM并行计算的论文

基础并行计算方法相关

  • 《Gpipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism》：提出了Gpipe这种流水线并行方法，通过将数据批量进一步等分成若干microbatch，并以流水线的方式执行，减少计算中空泡的比例，极大地拓展了模型的规模，可应用于CNN和Transformer架构等，并且在设备通信等方面做了优化，有效提升了计算效率.
  • 《Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism》：实现了Transformer架构下的层内张量并行，可和数据并行、流水线并行搭配使用。其通过对Transformer单元中的两层MLP和多头自注意力模块等进行巧妙的并行划分，减少了同步通信开销，在大规模GPU集群上取得了良好的吞吐量扩展，比如在512张GPU的规模下可以取得76%的扩展效率.

特定并行策略及优化相关

  • *《Parallelized Autoregressive Visual Generation》

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                  这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。    &
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