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January 04, 2025序列并行:从系统角度进行长序列训练5 minutesPlay探讨一种名为“序列并行”的内存高效并行方法,该方法旨在突破输入序列长度的限制,并能在GPU上高效训练更长的序列。该方法与现有的并行技术兼容,并能实现4D并行。核心思想是将输入序列分割成多个块,并分配给不同的GPU进行处理。为了计算注意力输出,引入了环形自注意力机制。...moreShareView all episodesBy weedgeJanuary 04, 2025序列并行:从系统角度进行长序列训练5 minutesPlay探讨一种名为“序列并行”的内存高效并行方法,该方法旨在突破输入序列长度的限制,并能在GPU上高效训练更长的序列。该方法与现有的并行技术兼容,并能实现4D并行。核心思想是将输入序列分割成多个块,并分配给不同的GPU进行处理。为了计算注意力输出,引入了环形自注意力机制。...more
探讨一种名为“序列并行”的内存高效并行方法,该方法旨在突破输入序列长度的限制,并能在GPU上高效训练更长的序列。该方法与现有的并行技术兼容,并能实现4D并行。核心思想是将输入序列分割成多个块,并分配给不同的GPU进行处理。为了计算注意力输出,引入了环形自注意力机制。
January 04, 2025序列并行:从系统角度进行长序列训练5 minutesPlay探讨一种名为“序列并行”的内存高效并行方法,该方法旨在突破输入序列长度的限制,并能在GPU上高效训练更长的序列。该方法与现有的并行技术兼容,并能实现4D并行。核心思想是将输入序列分割成多个块,并分配给不同的GPU进行处理。为了计算注意力输出,引入了环形自注意力机制。...more
探讨一种名为“序列并行”的内存高效并行方法,该方法旨在突破输入序列长度的限制,并能在GPU上高效训练更长的序列。该方法与现有的并行技术兼容,并能实现4D并行。核心思想是将输入序列分割成多个块,并分配给不同的GPU进行处理。为了计算注意力输出,引入了环形自注意力机制。