Hetu-Galvatron：自动分布式训练系统，提升Transformer模型训练效率

Hetu-Galvatron：自动分布式训练系统，提升Transformer模型训练效率

Hetu-Galvatron Galvatron is an automatic distributed training system designed for Transformer models, including Large Language Models (LLMs). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/he/Hetu-Galvatron

项目介绍

在深度学习领域，Transformer模型因其卓越的性能被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等多个领域。然而，这些模型的训练通常需要大量的计算资源，尤其是对于大规模的语言模型（LLMs）。为此，PKU-DAIR团队开发了Hetu-Galvatron，一个自动分布式训练系统，旨在通过先进的自动并行技术，大幅提升Transformer模型的训练效率。

项目技术分析

Hetu-Galvatron的核心是利用自动并行技术，包括数据并行（DP）、分片数据并行（SDP）、管道并行（PP）和张力平行（TP），以及特殊的激活检查点（CKPT）。这些并行技术可以灵活组合，为Transformer模型的每个层提供细粒度的混合并行策略。

自动并行优化

项目的一个关键特点是能够自动搜索并优化并行策略。对于任何给定的Transformer模型，Hetu-Galvatron可以自动且高效地找到最优的并行策略，从而提供最优的训练效率。

系统架构

Hetu-Galvatron由四个模块组成，包括自动Galvatron分析器、策略成本估计器、提供并行优化的Galvatron搜索引擎以及Galvatron运行时框架。使用Hetu-Galvatron在多个GPU上自动并行训练Transformer模型，用户只需要提供硬件环境和Transformer模型配置。

项目及技术应用场景

Hetu-Galvatron适用于广泛的Transformer架构，包括语言模型、LLMs、视觉模型以及多模态模型等。这使得它不仅适用于学术研究，也适用于工业界的多种应用场景，如自动机器翻译、文本生成、图像分类等。

学术研究

在学术研究中，研究人员可以使用Hetu-Galvatron来快速实验不同的并行策略，以找到最优的训练配置，加速模型的开发和迭代。

工业应用

在工业界，Hetu-Galvatron可以帮助企业更高效地利用现有硬件资源，降低训练大规模模型的成本，提高生产效率。

项目特点

易用性

Hetu-Galvatron的用户界面友好，即使是分布式训练的新手也能轻松上手。

灵活性

项目支持多种并行技术，用户可以根据自己的需求灵活选择和组合。

高效性

通过自动搜索最优的并行策略，Hetu-Galvatron可以显著提升训练效率。

兼容性

Hetu-Galvatron与PyTorch 2.0.1兼容，并支持多种并行技术的组合使用。

持续更新

项目持续更新，支持更多的Transformer模型和特性，如混合精度训练、新的管道调度等。

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总之，Hetu-Galvatron是一个强大且易于使用的自动分布式训练系统，适用于多种Transformer模型的训练，是深度学习领域不可或缺的工具之一。

Hetu-Galvatron Galvatron is an automatic distributed training system designed for Transformer models, including Large Language Models (LLMs). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/he/Hetu-Galvatron