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事实上,任何超过13亿个参数的模型都不能加载到单个gpu中(即使内存是32 gb),因此模型本身需要在多个GPU上并行化。 微软认为,图灵-nlg模型的训练主要是基于以下硬件和软件实现的突破: 首先,他们使用nvidia的下一代超级计算机dgx-2的硬件配置,结合infiniband连接技术,使得gpu之间的通信比以前快得多。 其次,他们在英伟达威震天-lm的框架下,应用张量切片对4个英伟达V100图形处理器的模型进行切片。 第三,零优化器和deepspeed库让他们减少模型的并行度(从16到4),将每个节点的批处理大小增加4倍,并将训练时间减少到原来的1/3。 此外,deepspeed可以使用更少的gpu来提高大模型的训练效率。训练512批处理时只需要256 nvidia gpu,而只使用威震天-lm框架的模型需要1024 nvidia gpu。 在相同的条件下,在标准语言任务-WikiText-103混淆(性能越低越好)上,图灵-nlg模型和开放人工智能的gpt-2和威震天-lm模型的性能指标与lambada的下一个单词的预测精度(性能越高越好)在下表中进行了比较:

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