O framework PaddlePaddle versão 3.0 lançou recentemente uma atualização central, introduzindo a tecnologia de paralelismo automático unificado estático e dinâmico, com o objetivo de simplificar o processo de desenvolvimento do treinamento distribuído de grandes modelos e melhorar a eficiência do desenvolvimento.
A nova versão suporta tecnologia de paralelismo híbrido de quatro ou até cinco dimensões, utilizando várias formas de paralelismo, como paralelismo de dados, paralelismo de modelo de tensor, paralelismo de pipeline e paralelismo de fatiamento de parâmetros agrupados, melhorando efetivamente a eficiência do treinamento distribuído de grandes modelos. Para lidar com a complexidade do processo de desenvolvimento de paralelismo híbrido multidimensional, o PaddlePaddle propôs uma solução de tecnologia de paralelismo automático. Através da marcação de sintaxe de divisão de tensor, o framework pode deduzir automaticamente o estado de divisão distribuída e adicionar operadores de comunicação, reduzindo significativamente a dificuldade de desenvolvimento do treinamento distribuído.
O princípio do paralelismo automático do PaddlePaddle 3.0 inclui etapas cruciais como representação de tensor distribuído, dedução de divisão e conversão de divisão, suportando a capacidade de recortar, permitindo a conversão de tensores distribuídos entre ProcessMesh. Simultaneamente, o framework fornece um modo de execução unificado estático e dinâmico, suportando a conversão de gráficos dinâmicos para gráficos estáticos, conciliando a conveniência de desenvolvimento e a eficiência de execução.
Em termos de otimização de desempenho, o PaddlePaddle 3.0 suporta várias estratégias, como fusão de operadores, programação de pipeline, sobreposição de comunicação-computação e fusão de comunicação. Essas estratégias podem ser ativadas através de opções de configuração, melhorando ainda mais o desempenho do treinamento distribuído.
Site oficial do PaddlePaddle: https://www.paddlepaddle.org.cn/
