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zero-bubble-pipeline-parallelism

流水线并行算法创新 实现零气泡和内存优化

Zero BubblePipeline 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。

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介绍相关项目
KIVI - 高效2比特KV缓存量化算法提升大型语言模型性能
GithubKIVIKV缓存量化LLM内存优化开源项目推理加速
KIVI是一种创新的2比特KV缓存量化算法，无需模型微调即可优化大型语言模型的内存使用。该算法对键缓存按通道、值缓存按令牌进行量化，适用于Llama-2、Falcon和Mistral等模型。KIVI在保持模型质量的同时，将峰值内存使用降低2.6倍，批处理大小提升4倍，推理吞吐量增加2.35至3.47倍。其硬件友好设计有效缓解了大型语言模型推理中的速度和内存瓶颈问题。
rill-flow - 可扩展的分布式工作流管理服务
GithubRill Flow云原生分布式系统工作流调度开源项目高性能
Rill Flow 是一款高性能和可扩展的分布式工作流管理服务，支持每日处理数以千万计的任务，执行延迟低于100毫秒。核心功能包括易用的可视化流程编排、插件集成、云原生容器部署与函数编排，并支持快速集成大型语言模型服务，适用于异构分布式系统的编排与调度。
SpeeD - 通过时间步长优化实现扩散模型训练加速
AI生成GithubSpeeD开源项目扩散模型深度学习训练加速
SpeeD是一种创新的扩散模型训练加速技术,通过对时间步长的深入分析和优化,将训练过程分为加速、减速和收敛三个区域。该方法采用重采样和重加权策略,实现了训练速度的显著提升。SpeeD易于与现有模型集成,能有效提高扩散模型的训练效率,为图像生成等任务提供了新的解决方案。
Megatron-DeepSpeed - 分布式训练框架助力大规模语言模型预训练
DeepSpeed配置GPT预训练GithubMegatron-DeepSpeed分布式训练开源项目预处理数据
Megatron-DeepSpeed是一个集成DeepSpeed的大规模语言模型预训练框架。它支持多GPU和多节点分布式训练,提供数据预处理、预训练、微调和下游任务评估等完整流程。该框架针对BERT、GPT等模型优化,实现高效大规模训练。集成DeepSpeed的流水线并行和ZeRO-DP技术,进一步提升训练效率和灵活性。
awesome-flow-matching - 流匹配与随机插值技术推动生成模型创新
Flow MatchingGithub开源项目插值概率流生成模型随机插值
awesome-flow-matching项目收集了流匹配和随机插值领域的前沿研究成果，涵盖理论基础和实际应用。项目包含Flow Matching、Stochastic Interpolants等创新技术，为研究人员和开发者提供全面资源，有助于深入理解先进生成模型方法，推动人工智能领域技术进步。
PyramidKV - 支持多GPU推理和KV缓存压缩的LLM优化工具
GithubKV缓存压缩Needle in haystackPyramidKV多GPU推理开源项目注意力机制
PyramidKV支持多GPU推理和KV缓存压缩，兼容LlaMa-3-70B-Instruct及多种注意力机制，如Flash Attention v2和Sdpa。该项目还集成了SnapKV、H2O和StreamingLLM，提供设备灵活性，并通过简单安装和直观推理脚本提高研究效率。
DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库
DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量
DeepSpeed-MII是一款开源Python库，专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等，适用于37000多个模型，如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能，吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。
pipedream - 高效开发者集成平台助力应用连接与工作流自动化
API集成GithubPipedream工作流开源项目自动化集成平台
Pipedream是一个为开发者打造的集成平台，提供免费托管服务以连接应用并开发事件驱动的自动化。该平台集成了1000多个预构建应用，支持多种编程语言，包括Node.js、Python、Golang和Bash。Pipedream的核心功能包括工作流、事件源、操作和自定义代码，使开发者能够快速构建复杂的自动化流程。作为一个低代码平台，Pipedream既强大又灵活，同时具备SOC 2合规性，适合各类开发需求。
flatbuffers - 跨平台序列化库 实现极致内存效率
FlatBuffersGithub内存效率序列化库开源项目数据访问跨平台
FlatBuffers是一款跨平台序列化库，专注于优化内存效率。它支持直接访问序列化数据，无需预先解析，同时保持良好的兼容性。该库兼容多种编程语言和操作系统，提供从schema定义到数据读取的完整工作流程。FlatBuffers为开发者提供高效的数据处理方案，适用于需要优化内存使用的项目。
mem0 - 为大型语言模型 (LLM) 提供智能、自适应的内存层
GithubMem0个性化AI体验多级记忆大型语言模型开发者友好API开源项目热门
Mem0 通过为大型语言模型（LLMs）提供智能、适应性的内存层，不断利用上下文信息，增强个性化AI体验。这种增强的内存能力对于从客户支持到健康诊断等广泛应用至关重要，使AI能够记住用户偏好、适应个别需求，并持续改进。
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