Core Concepts
Fuyou ermöglicht effizientes Training großer Sprachmodelle auf einer GPU mit NVMe SSDs.
Abstract
Das Paper untersucht die Effizienz des Trainings großer Sprachmodelle auf einer einzelnen GPU mit begrenztem Speicher durch die Verwendung von NVMe SSDs. Es stellt das Fuyou-Trainingssystem vor, das die GPU-Auslastung maximiert und die Modellgröße optimiert. Durch die Implementierung von synchronem Out-of-Core-CPU-Optimierer, vollständig pipelined Activation Swapping und automatisches Aktivierungsscheduling ermöglicht Fuyou das Training von Modellen bis zu 805B auf A100-80GB. Experimente zeigen eine deutlich höhere Durchsatzrate im Vergleich zu anderen Baselines.
Struktur:
Einleitung zu großen Sprachmodellen
Probleme mit begrenztem GPU-Speicher
Vorstellung von Fuyou und seinen Innovationen
Experimentelle Ergebnisse und Vergleiche mit Baselines
Stats
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Quotes
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