La versión 3.0 del framework PaddlePaddle ha lanzado recientemente una actualización central, introduciendo la tecnología de paralelismo automático unificado dinámico y estático, con el objetivo de simplificar el proceso de desarrollo del entrenamiento distribuido de grandes modelos y mejorar la eficiencia del desarrollo.
La nueva versión admite la tecnología de paralelismo mixto de cuatro o incluso cinco dimensiones, utilizando diversas formas de paralelismo como paralelismo de datos, paralelismo de modelos de tensores, paralelismo de pipeline, paralelismo de segmentación de parámetros agrupados, etc., para mejorar eficazmente la eficiencia del entrenamiento distribuido de grandes modelos. Para abordar la complejidad del proceso de desarrollo de paralelismo mixto multidimensional, PaddlePaddle propone una solución de tecnología de paralelismo automático. Mediante la marcación de la sintaxis de división de tensores, el framework puede deducir automáticamente el estado de división distribuida y agregar operadores de comunicación, lo que reduce significativamente la dificultad de desarrollo del entrenamiento distribuido.
El principio del paralelismo automático de PaddlePaddle 3.0 incluye etapas clave como la representación de tensores distribuidos, la deducción de la división y la conversión de la división, admite la capacidad de redivisión y permite la conversión de tensores distribuidos entre ProcessMesh. Al mismo tiempo, el framework proporciona un modo de ejecución unificado dinámico y estático, admite la conversión de gráficos dinámicos a gráficos estáticos, combinando la conveniencia de desarrollo y la eficiencia de ejecución.
En cuanto a la optimización del rendimiento, PaddlePaddle 3.0 admite diversas estrategias, como la fusión de operadores, la programación de pipelines, la superposición de comunicación y cálculo, la fusión de comunicación, etc. Se pueden activar mediante opciones de configuración para mejorar aún más el rendimiento del entrenamiento distribuido.
Sitio web de PaddlePaddle: https://www.paddlepaddle.org.cn/
