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ACCO: Accumulate While You Communicate for Communication-Overlapped Sharded LLM Training

Created by
  • Haebom

作者

アデル・ナブリ(MLIA、Mila)、Louis Fournier(MLIA)、Pierre Erbacher(MLIA)、Louis Serrano(MLIA)、Eugene Belilovsky(Mila)、Edouard Oyallon(MLIA)

概要

本論文では、大規模言語モデル（LLM）トレーニング時に発生するデータ並列処理の過程での通信オーバーヘッドを削減し、メモリ効率を高める新しい分散最適化アルゴリズムであるACCO（Accumulate while Communicate）を提案します。 ACCOは、遅延グラデーションを同期しながら新しいグラデーションを計算し、GPUアイドル時間を短縮し、異種ハードウェアをサポートします。さらに、遅延更新による収束問題を軽減するために、標準的な分散最適化と訓練力学を一致させる技術を導入する。提案されたアルゴリズムはZeRO-1よりはるかに高速であり、異種ハードウェア環境で効果的に拡張されます。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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分散LLMトレーニングの通信オーバーヘッドの削減
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メモリ効率的な最適化アルゴリズムの提案
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GPUアイドル時間の短縮と異種ハードウェアのサポート
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収束問題解決のための新技術の導入
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ZeRO-1に対する性能向上と拡張性の実証
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Limitations：
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具体的な性能改善数値と実験環境に関する情報不足
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アルゴリズムの複雑さと実装難易度
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他の分散最適化アルゴリズムとの比較分析の欠如
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