#神经网络训练
相关项目
alpa
Alpa系统旨在简化大规模神经网络的训练与服务,能够将用户的单设备代码自动并行化到分布式集群。其主要特点包括自动并行化、卓越性能以及与现有机器学习生态系统的紧密集成。虽然目前不再积极维护,Alpa的核心算法已并入XLA并继续得到支持。通过Alpa,用户可以实现数据并行、操作并行和流水线并行,从而在线性扩展分布式集群上训练数十亿参数的模型。
low-bit-optimizers
Low-bit Optimizers项目实现了一种4位优化器技术,可将优化器状态从32位压缩至4位,有效降低神经网络训练的内存使用。通过分析一阶和二阶动量,该项目提出了改进的量化方法,克服了现有技术的限制。在多项基准测试中,4位优化器实现了与全精度版本相当的准确率,同时提高了内存效率,为大规模模型训练开辟了新途径。
lbann
LBANN是一个开源的高性能深度学习训练框架,专注于多层次并行优化。它结合模型并行、数据并行和集成训练方法,高效处理大规模神经网络和海量数据。LBANN充分利用先进硬件资源,支持多种训练算法,包括监督、无监督、自监督和对抗性训练。该框架适用于需要高度可扩展性的深度学习研究和应用。