zero-bubble-pipeline-parallelism

流水线并行算法创新实现零气泡和内存优化

Zero Bubble Pipeline Parallelism 深度学习模型训练内存优化 Github 开源项目

该项目开发了两种新型流水线并行算法：零气泡和可控内存流水线并行。零气泡算法几乎消除了流水线并行的气泡，保持同步语义；可控内存算法显著降低激活内存使用，同时维持或提高吞吐量。项目实现了ZB1P、ZB2P和ZBV等多种调度策略，平衡吞吐量和内存效率。另外，项目还采用优化器后验证等技术来进一步增强性能。

pipeless - 开源框架，简化计算机视觉应用开发和部署

GithubPipeless多流处理实时处理开源框架开源项目计算机视觉

Pipeless是一个开源框架，旨在简化计算机视觉应用的开发和部署过程。该框架自动化处理代码并行化、多媒体管道和内存管理等复杂任务，加速实时应用开发。Pipeless采用模块化设计，支持动态组合处理阶段和多种推理运行时，可部署于边缘设备和云端。通过简化开发流程，Pipeless有效提升了计算机视觉项目的开发效率。

level-zero - 高性能异构计算的硬件抽象接口

API规范GithubLevel ZerooneAPI开源项目软件开发

oneAPI Level Zero 是一个开源项目，为高性能计算和异构编程提供低级硬件抽象接口。项目包含 Level Zero 规范的 API 头文件、加载器、验证层和跟踪层。作为 oneAPI 生态系统的组成部分，它使开发者能直接访问硬件加速器，实现高效的跨平台异构计算。此外，项目还集成了调试跟踪和日志功能，有助于开发者进行性能优化和问题诊断。

LLM-Training-Puzzles - 大型语言模型训练中的内存效率与计算管道优化

AIGPUGithubLLM Training Puzzles内存效率开源项目计算流水线

本项目包含8个在多GPU环境下训练大型语言模型的挑战性谜题，旨在通过实践掌握内存效率和计算管道优化的关键训练原理。尽管大多数人没有机会在成千上万台计算机上进行训练，这些技能对现代AI的发展至关重要。推荐使用Colab运行这些谜题，提供便捷的上手体验。

DeepSpeed - 大模型的训练工具

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DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库，专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术，如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity，DeepSpeed能大幅提高训练速度，同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练，并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术，优化模型存储与推理效率，是大规模AI模型训练和推理的优选方案。

beam - 统一批处理和流处理的数据并行处理模型

Apache BeamGithub分布式计算开源项目批处理数据处理流处理

Apache Beam是一个统一的数据处理模型，用于定义批处理和流处理的并行数据处理管道。它提供多语言SDK构建管道，并可在Apache Flink、Spark等分布式处理后端上执行。Beam支持Java、Python和Go等语言，为各类开发者提供灵活的开发环境。该项目采用统一模型处理批处理和流处理数据，支持多种编程语言，并可在多个分布式处理平台上运行。它为不同类型的开发者提供了灵活的工具，简化了大规模数据处理的复杂性。

H2O - 提升大型语言模型推理效率的关键token识别技术

GithubH2OKV缓存大语言模型开源项目推理效率注意力机制

H2O项目提出了一种创新的KV缓存实现方法，通过识别对注意力分数贡献最大的少数token，显著减少了大型语言模型推理的内存占用。该项目引入了Heavy Hitter Oracle (H2O)作为KV缓存淘汰策略，在多个任务中验证了其准确性。在OPT-6.7B和OPT-30B模型上，H2O显著提高了推理吞吐量并减少了延迟，为大型语言模型的高效推理提供了新的解决方案。

BMTrain - 分布式大规模深度学习模型训练优化工具

BMTrainGithubZeRO优化分布式训练大模型训练开源项目性能优化

BMTrain是一款为大规模深度学习模型设计的分布式训练工具。它能够支持训练包含数十亿参数的模型,并保持代码简洁性。该工具集成了ZeRO优化和通信优化等技术,可提高训练效率和显存利用率。BMTrain与PyTorch兼容,仅需少量代码调整即可实现分布式训练。在13B参数的GPT-2模型训练中,BMTrain展现出优越性能。

PatrickStar - 通过基于块的内存管理并行训练大型语言模型

GPU内存优化GithubPatrickStar大模型并行训练开源项目异构训练深度学习

PatrickStar通过其创新的块状内存管理技术，使大型预训练模型训练更加高效且资源节约。该技术优化了内存使用，让硬件资源较少的环境下也能有效训练庞大模型，显著提升训练效率和模型规模，支持多节点超大模型的训练。

OnnxStream - 适用于低资源设备的模型运行的内存优化的推理库

GithubMistral 7BOnnxStreamStable Diffusion XLTinyLlama开源项目性能

OnnxStream专为优化内存使用而设计，支持在低资源设备上高效运行大型模型如Stable Diffusion和TinyLlama。在仅有512MB RAM的Raspberry Pi Zero 2上，实现图像生成和语言模型推理，而无需额外交换空间或磁盘写入。通过解耦推理引擎与模型权重组件，OnnxStream显著降低内存消耗，提供轻量且高效的推理解决方案。其静态量化和注意力切片技术增强了多种应用中的适应性和性能。

glake - 优化GPU内存与IO传输

AI训练GLakeGPU内存GithubIO传输优化开源项目

GLake优化了GPU内存管理和IO传输，解决了AI大模型训练和推理中的内存和传输瓶颈。通过GPU虚拟和物理内存管理及多GPU、多路径和多任务优化，提高了硬件资源利用率，最高可将训练吞吐量提高4倍，推理内存降低3倍，IO传输加速3至12倍。GLake易于集成，无需代码修改，且提供内存优化、多路径IO传输提升、和数据去重等功能，为AI训练与推理提供高效、安全的解决方案。

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