эйай ньюз

YaFSDP - опенсорс либа от Яндекса для ускорения тренировки больших моделей

Современные LLM тренируются на огромных кластерах доходящих до десятков тысяч GPU. А так как один в поле не воин - им нужно постоянно общаться между собой, при этом когда в одну видеокарту веса моделей не влезают, их нужно шардить - распределять между многими видеокартами.

Основной метод шардинга сейчас - FSDP, он встроен в PyTorch и им пользуются абсолютно все. Но и он не идеален - имеет свойство выделять больше памяти, чем нужно, и простаивать на бэквард пассе.

Ребята из Яндекса решили эти проблемы и у них вышел YaFSDP - оптимизированная имплементация FSDP, лучшая из открыто доступных - на тренировке LLaMa 3 70B ускорение достигает 26%, при этом потребление памяти - меньше! А в Яндексе полная интеграция YaFSDP вообще позволила ускорить тренировку на 45%. Это напрямую транслируется в удешевление претрейна больших моделей.

Как такое возможно?

* Стратегические преалокации памяти позволяют сильно сбавить оверхед и использовать именно столько памяти, сколько нужно.

* Упорядочивание использования ресурсов так, чтобы на них не было сразу нескольких претендентов уменьшает простой видеокарты - не нужно ждать пока ресурсы освободятся.

* Оптимизированная нормализация уменьшает количество копирований на бэквард пассе.

Библиотека уже доступна на Github, с лицензией Apache 2.0 - то есть может пользоваться кто угодно, как угодно и абсолютно бесплатно.

@ai_newz

GitHub

GitHub - yandex/YaFSDP: YaFSDP: Yet another Fully Sharded Data Parallel

YaFSDP: Yet another Fully Sharded Data Parallel. Contribute to yandex/YaFSDP development by creating an account on GitHub.

www.group-telegram.com/ca/ai_newz.com/2814

17.6K viewsJun 12, 2024 at 18:16

YaFSDP - опенсорс либа от Яндекса для ускорения тренировки больших моделей

Современные LLM тренируются на огромных кластерах доходящих до десятков тысяч GPU. А так как один в поле не воин - им нужно постоянно общаться между собой, при этом когда в одну видеокарту веса моделей не влезают, их нужно шардить - распределять между многими видеокартами.

Основной метод шардинга сейчас - FSDP, он встроен в PyTorch и им пользуются абсолютно все. Но и он не идеален - имеет свойство выделять больше памяти, чем нужно, и простаивать на бэквард пассе.

Ребята из Яндекса решили эти проблемы и у них вышел YaFSDP - оптимизированная имплементация FSDP, лучшая из открыто доступных - на тренировке LLaMa 3 70B ускорение достигает 26%, при этом потребление памяти - меньше! А в Яндексе полная интеграция YaFSDP вообще позволила ускорить тренировку на 45%. Это напрямую транслируется в удешевление претрейна больших моделей.

Как такое возможно?

* Стратегические преалокации памяти позволяют сильно сбавить оверхед и использовать именно столько памяти, сколько нужно.

* Упорядочивание использования ресурсов так, чтобы на них не было сразу нескольких претендентов уменьшает простой видеокарты - не нужно ждать пока ресурсы освободятся.

* Оптимизированная нормализация уменьшает количество копирований на бэквард пассе.

Библиотека уже доступна на Github, с лицензией Apache 2.0 - то есть может пользоваться кто угодно, как угодно и абсолютно бесплатно.

@ai_newz

BY эйай ньюз