Core Concepts
ATOMは、分散環境で巨大モデルの非同期トレーニングを可能にする革新的なフレームワークです。
Abstract
ATOMは、Transformerアーキテクチャの到来により、自然言語処理(NLP)モデルの成長を促し、多くのNLPタスクで顕著な成果を上げています。しかし、拡張GPUメモリや高速インターコネクトなどの専用ハードウェアが不足しているため、大規模モデルのトレーニングに課題があります。この状況を踏まえて、ATOMはコスト効率の良いハードウェアを使用し、分散環境で広範囲なモデルの非同期トレーニングを可能にする設計された耐障害性分散型トレーニングフレームワークです。ATMは中心的な障害点を回避し、パイプライン並列処理方法と比較して優れたパフォーマンスとスケーラビリティを示します。
Index:
TransformerアーキテクチャによるNLPモデル成長
拡張GPUメモリや高速インターコネクト不足が課題
ATOM:非同期トレーニングフレームワーク紹介
データセンター向けコスト効率的な設計
ATOM利点:
パイプライン並列処理方法と比較して優れた性能とスケーラビリティ
Stats
GPT-3 175Bは1750億パラメータであり、45 TBのテキストデータで訓練されました。
ATOMは従来の方法と比較して20倍の訓練効率向上が見られました。
Quotes
"Through static analysis, ATOM identifies the best model partitioning strategy and flawlessly merges model execution with swapping."
"Experiments using different GPT-3 model configurations reveal that, in scenarios with suboptimal network connections, ATOM can enhance training efficiency up to 20×."