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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。

GradCache - 突破GPU/TPU内存限制，实现对比学习无限扩展

GPUGithubGradient CacheJAXPytorch对比学习开源项目

Gradient Cache技术突破了GPU/TPU内存限制，可以无限扩展对比学习的批处理大小。仅需一个GPU即可完成原本需要8个V100 GPU的训练，并能够用更具成本效益的高FLOP低内存系统替换大内存GPU/TPU。该项目支持Pytorch和JAX框架，并已整合至密集段落检索工具DPR。

bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架

BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署

BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构，并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程，支持Dataflow和BigQuery，适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器，帮助快速搭建工程环境。

bbr - 高性能网络拥塞控制算法开源实现

BBRGithubQUICTCP开源开源项目拥塞控制

BBR项目是一个开源的网络拥塞控制算法实现。它提供了TCP和QUIC协议的BBRv1和BBRv3版本代码，同时包含详细文档、脚本和相关材料。项目包括快速入门指南和FAQ，并设有公开邮件列表供讨论和分享测试结果。BBR算法旨在提升网络传输效率，可应用于多种网络环境。

zeta - 通过模块化组件提升AI模型开发速度

GithubZeta人工智能模型开源项目模块化神经网络高性能

Zeta项目提供模块化、高性能和可扩展的构建块，使AI模型开发速度提高80%。该项目的功能模块包括Flash Attention、SwiGLU激活函数和RelativePositionBias，这些组件大幅提升了模型的效率和性能。Zeta专注于可用性、模块化和性能，已被广泛应用于数百个模型中。用户可以通过简单的安装步骤，快速开始模型的原型设计、训练和优化。

OpenPipe - 开源模型微调和托管平台，兼容多种LLM

GPT-3.5GithubMistralOpenPipe开源项目模型微调模型托管

OpenPipe是一个开源平台，专注于通过昂贵的大型语言模型（LLM）对小型模型进行微调，满足特定需求。平台支持OpenAI和微调模型间的无缝切换，提供强大的日志查询和模型评估功能，用户可轻松导入数据集并优化模型性能。支持Python和TypeScript SDK，兼容OpenAI聊天完成端点，提供GPT 3.5、Mistral、Llama 2等多种模型的微调和托管服务。

aphros - 高性能多相流体模拟引擎支持大规模气泡液滴计算

AphrosGithub多相流并行计算开源项目有限体积法表面张力

Aphros是一款高性能不可压缩多相流体模拟求解器。基于C++14开发，可扩展至数千计算节点。主要特点包括SIMPLE或Bell-Colella-Glaz流体求解、PLIC体积流体平流、低分辨率曲率估计、Multi-VOF防聚并技术等。适用于破碎波浪、微流控、无隔膜电解等多相流模拟场景。

ColossalAI - 提升大型AI模型训练的效率和可访问性

AI加速Colossal-AIGithub人工智能分布式训练大模型并行训练开源项目热门

Colossal-AI致力于使大型AI模型的训练更加经济、快速且易于获取。通过支持多种并行策略，包括数据并行、流水线并行、张量并行和序列并行，Colossal-AI可以大幅提高大规模模型训练的速度。此外，还集成了异构训练和零冗余优化器技术，使得在多GPU集群上的训练过程更加高效和灵活。Colossal-AI通过这些先进的功能，已被广泛应用于生产和研究场景，显著推动了AI技术的进步和应用。

pipelines - 基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台

GithubKubeflowKubernetes工作流程开源项目机器学习管道

Kubeflow Pipelines是基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台，旨在简化ML工作流的部署和管理。该平台提供端到端的编排功能，支持快速实验和组件复用，便于构建完整的ML解决方案。通过Kubeflow Pipelines SDK，开发者可创建可重用、可扩展的ML管道，提高ML项目的效率和可管理性。

libai - 支持多种并行训练的大规模模型训练工具

CV任务GithubLiBaiNLP任务OneFlow开源项目模型训练

LiBai是基于OneFlow的大规模开源模型训练工具，支持数据并行、张量并行和流水线并行等多种训练组件。提供分布式训练、混合精度训练、激活检查点等多种技术，适用于计算机视觉和自然语言处理任务。LiBai易于使用，模块化设计便于研究项目的搭建，同时具备高效性能，支持CIFAR、ImageNet和BERT等数据集的处理。

perpetual - 自优化梯度提升机器学习算法

GithubPerpetualBooster开源项目梯度提升机自动机器学习过拟合预防预测性能

PerpetualBooster是一种创新的梯度提升机器算法，无需进行超参数优化。通过调整budget参数，该算法能够在单次运行中达到传统GBM算法100次迭代的精度。在多个数据集的测试中，PerpetualBooster展现出显著的性能优势，相较于LightGBM等算法，速度提升约100倍。该算法提供Python和Rust API接口，适用于回归和分类任务。这种高效的机器学习方法特别适用于需要快速建模和预测的场景，如金融分析、推荐系统和风险评估等领域。

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