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TAPAS: Derivación rápida y automática de estrategias tensoriales paralelas para redes neuronales grandes

Created by
  • Haebom

Autor

Ziji Shi, Le Jiang, Ang Wang, Jie Zhang, Chencan Wu, Yong Li, Xiaokui Xiao, Wei Lin, Jialin Li

Describir

Este artículo presenta un marco de paralelización automática, TAPAS, para abordar los desafíos de determinar automáticamente estrategias de paralelización tensorial esenciales para el entrenamiento distribuido de redes neuronales a gran escala. Este marco aborda el espacio de búsqueda en constante crecimiento de los métodos existentes al reducirlo eficientemente mediante un enfoque de "divide y vencerás", aprovechando la subestructura recurrente de las redes neuronales. Este enfoque logra una complejidad sublineal con respecto al tamaño del modelo, lo que proporciona una solución escalable aplicable al entrenamiento de redes a gran escala. Los resultados experimentales demuestran que TAPAS alcanza velocidades de búsqueda hasta 160 veces más rápidas que los marcos de paralelización automática de vanguardia existentes, y el rendimiento de la estrategia derivada es comparable o superior al de la biblioteca Megatron-LM, diseñada por expertos.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Presentamos TAPAS, un marco eficiente para la paralelización automática de tensores de redes neuronales a gran escala.
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Mejorar el problema de complejidad exponencial existente a una complejidad sublineal.
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Consiga velocidades de búsqueda abrumadoramente más rápidas (hasta 160 veces más rápidas) que los marcos de paralelización automática de alto rendimiento existentes.
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Lograr automáticamente un rendimiento de nivel experto
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Limitations:
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Las mejoras de rendimiento de TAPAS pueden depender del tipo específico de arquitectura de red neuronal. Es necesario evaluar el rendimiento de generalización en diversas arquitecturas.
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Los resultados experimentales pueden estar limitados a modelos y entornos de hardware específicos, por lo que es necesaria la verificación del rendimiento en otros entornos.
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La optimalidad de las estrategias paralelas tensoriales generadas automáticamente aún puede variar dependiendo del modelo y la configuración del hardware.
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