Slapo：大规模模型训练的调度语言

Slapo：大规模模型训练的调度语言

slapo A schedule language for large model training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slapo

1. 项目基础介绍及主要编程语言

Slapo 是一个由 AWS Labs 开发并维护的开源项目，旨在为大规模深度学习模型训练提供一种调度语言。该项目的核心是帮助开发者优化训练过程，提高模型训练的效率。主要编程语言为 Python，同时使用了 Dockerfile 和 Shell 脚本。

2. 项目的核心功能

Slapo 的核心功能包括：

• 渐进优化：通过“按需跟踪”的方式，只对需要优化的模块进行静态图跟踪，从而实现编译器基础的激进优化。
• 结构保持调度：在构建调度时保持模块层次结构，便于开发者定位模块并应用调度策略。
• 自动调优：提供了一个编程接口，允许开发者指定一组可调整的参数，形成高效的调整空间，然后由 Slapo 的自动调优器寻找最优配置。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新更新，以下是一些新增或改进的功能：

• 增强的调度原语：增加了更多的调度原语，包括模块替换、张量并行、同步、检查点、随机数生成器分支、参数标注等。
• 静态图优化：提供了新的调度原语，用于模块跟踪、模式匹配、操作符融合、层分解、部分模块替换、部分梯度检查点、管道并行等。
• 自动调优支持：改进了自动调优接口，使得开发者可以更方便地构建多面体搜索空间，并利用 Slapo 自动调优器搜索最佳训练配置。

通过这些更新，Slapo 进一步增强了其在优化大规模模型训练方面的能力，为深度学习领域的研究者和开发者提供了更高效的工具。

slapo A schedule language for large model training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slapo