以GPT3为代表的大深度学习模型是现在很火的技术，Colossal-AI 的目标就是解决大模型训练过程遇到的各种分布式难题。...Colossal-AI 的愿景是让用户仅需少量修改，便可将已有 PyTorch/TensorFlow 项目与 Colossal-AI 结合，快速将单机代码自动、高效地扩展为分布式系统。...Colossal-AI 实现的分布式训练技术包括数据并行、张量并行、流水线并行、ZeRO并行和 offload 并行。...Colossal-AI 允许这些并行策略进行自由组合，可以实现丰富的混合并行方式。对于不同并行策略，只需通过一个 Python 字典来配置，而不影响训练的业务逻辑。...这块可以利用一些自动化方式搜索出一个最优并行配置，但在 Colossal-AI 中似乎还没有实现。
Colossal-AI 无缝支持 Hugging Face 社区模型，让大模型对每一位开发者都变得触手可及。...首先，通过一行代码，使用配置文件启动 Colossal-AI，Colossal-AI 会自动初始化分布式环境，并读取相关配置，之后将配置里的功能自动注入到模型以及优化器等组件中。...背后秘诀 如此显著的提升来自于 Colossal-AI 的高效异构内存管理子系统 Gemini。...180 亿参数的模型；对于 Tesla V100 等专业计算卡，Colossal-AI 也能显示出显著改善。...Colossal-AI 相关解决方案已成功自动驾驶、云计算、零售、医药、芯片等行业知名厂商落地应用，广受好评。
Colossal-AI究竟是如何做到的？ 老规矩，我们从论文扒起。...值得一提的是，Colossal-AI的API接口是可以定制的，这使得它可以便捷添加新的并行维度。 其次，大规模优化器也是Colossal-AI的亮点。...第三方面，Colossal-AI使用自适应可扩展调度器来高效处理任务。...综上不难看出，在技术层面Colossal-AI的加速效果非常明显。 而在应用层面，Colossal-AI的设计也顾及了能耗问题和易用性两个维度。...传送门 有关Colossal-AI，今天就先介绍到这里。
在此先简单介绍一下Colossal-AI的团队成员。...何为Colossal-AI？ 由此，我们打造了Colossal-AI整个系统。...Colossal-AI的用户也是遍布于全球的，包括中国、美国、欧洲、印度、东南亚等。 与此同时，Colossal-AI还在积极融入全球生态系统。...第三大AI生态系统PyTorch Lighting依赖于Colossal-AI，他们的用户能直接应用Colossal-AI提升效率。...如下目前开源社区上Colossal-AI的用户，都是一些国内外大型企业。 Colossal-AI还有很多具体行业的落地应用，比如蛋白质折叠，可以大幅提升效率。
使用 Colossal-AI 低成本复现 ChatGPT Colossal-AI 以开源方式复现了 ChatGPT 训练的基本流程，包括阶段 1 预训练，阶段 2 的奖励模型的训练，以及最为复杂的阶段...此外，Colossal-AI 也致力于降低基于预训练大模型的微调任务成本。...以 GPT 为例，仅需一行代码，指定使用 Colossal-AI 作为系统策略即可快速使用。...Colossal-AI 与当今主要开源项目同期开源数据对比 Colossal-AI 由加州伯克利大学杰出教授 James Demmel 和新加坡国立大学校长青年教授尤洋领导。...为了进一步提升 ZeRO 的性能，Colossal-AI 引入了自动 Chunk 机制。
超活跃的大模型系统开源项目Colossal-AI又上新了！ 可提供开箱即用的8到512卡LLaMA2训练、微调、推理方案，并提供一站式云平台解决方案。...在使用8卡训练/微调LLaMA2-7B时，Colossal-AI能达到约54%的硬件利用率（MFU），处于业界领先水平。...Colossal-AI则因卓越的系统优化和扩展性，仍能保持良好性能，训练提速195%。...相关的应用都经过Colossal-AI团队精心优化，得益于算法和系统的双面优化，能大大降低模型训练以及部署的成本。...感兴趣的童鞋可访问Colossal-AI GitHub地址查看详情，云平台可通过搜索“Colossal-AI Platform”了解更多~ 参考链接： https://www.hpc-ai.tech/blog
Colossal-AI 快速跟进，首个开源低成本复现 ChatGPT 完整流程。...使用 Colossal-AI 低成本复现 ChatGPT Colossal-AI 以开源方式复现了 ChatGPT 训练的基本流程，包括阶段 1 预训练，阶段 2 的奖励模型的训练，以及最为复杂的阶段...此外，Colossal-AI 也致力于降低基于预训练大模型的微调任务成本。...Colossal-AI 与当今主要开源项目同期开源数据对比 Colossal-AI 由加州伯克利大学杰出教授 James Demmel 和新加坡国立大学校长青年教授尤洋领导。...为了进一步提升 ZeRO 的性能，Colossal-AI 引入了自动 Chunk 机制。
此外，Colossal-AI也致力于降低基于预训练大模型的微调任务成本。...以GPT为例，添加一行代码指定使用Colossal-AI作为系统策略即可快速使用。...核心方案还是Colossal-AI。...为了进一步提升 ZeRO 的性能，Colossal-AI 引入了自动Chunk机制。...复现ChatGPT也是如此，Colossal-AI正在发起这一开发活动。
在使用8卡训练/微调Llama 2 7B时，Colossal-AI能达到约54%的硬件利用率（MFU），处于业界领先水平。...相比之下，Colossal-AI则因卓越的系统优化和扩展性，仍能保持良好性能，训练提速195%。...Colossal-AI Llama 2训练/微调方案的高性能来源于新的异构内存管理系统Gemini和高性能算子（包括Flash Attention 2）等系统优化。...相关的应用都经过Colossal-AI团队精心优化，得益于算法和系统的双面优化，能大大降低模型训练以及部署的成本。...Colossal-AI云平台：platform.luchentech.com Colossal-AI开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI
这就是国产项目Colossal-AI最新开源的加速方案。...基于现状，Colossal-AI提出了首个同时开源完整训练配置参数和训练脚本的方案。...上手也超简单 到了实操环节，Colossal-AI只需少量代码，即可快捷启动扩散模型训练。...自开源以来，Colossal-AI多次在GitHub及Paper With Code热榜上位列世界第一。...经国际专家的严格评审，Colossal-AI已成功入选为SC、AAAI、PPoPP等国际AI与HPC顶级会议的官方教程。
此外，Colossal-AI 还引入了 Chunk 机制进一步提升 ZeRO 的性能。...在 Colossal-AI 中，通过对模型进行了 Int8 量化，可将模型总体显存占用从 352.3GB（FP16）降低到 185.6GB， 同时使用 Colossal-AI 的模型并行技术，将每张显卡的占用减少到了...Colossal-AI 提供了业界急需的一套高效易用自动并行系统。...相较于 PyTorch DTensor，Colossal-AI 有以下 3 个优势： Colossal-AI 的 device mesh 可以 profiling 到集群性能指标，对不同的通信算子进行耗时估算...关于 Colossal-AI 面向大模型时代的通用深度学习系统 Colossal-AI，可实现高效快速部署 AI 大模型训练和推理，降低 AI 大模型应用成本。
性能表现 Colossal-LLaMA-2在多个榜单上进行了评测，具体表现如下。...为了更好的筛选高质量的数据，Colossal-AI 团队构建了完整的数据清洗体系与工具包，以便筛选更为高质量的数据用于增量预训练。...因此，为了保证数据的均衡分布，Colossal-AI 团队设计了数据分桶的策略，将同一类型的数据划分为 10 个不同的 bins。...实际上，如上Colossal-LLaMA-2的所有亮点都构建在低成本AI大模型开发系统Colossal-AI之上。...为更进一步提高AI大模型开发和部署效率，Colossal-AI已进一步升级为Colossal-AI云平台，以低代码/无代码的方式供用户在云端低成本进行大模型训练、微调和部署，快速将各种模型接入到个性化的应用中
Colossal-AI 最新的 ShardFormer 极大降低了使用多维并行训练 LLM 的上手成本。...AI 大模型系统基础设施 Colossal-AI Colossal-AI 为该方案提供了核心系统优化与加速能力支持，它由加州伯克利大学杰出教授 James Demmel 和新加坡国立大学校长青年教授尤洋领导开发...Colossal-AI上述解决方案已在某世界500强落地应用，在千卡集群性能优异，仅需数周即可完成千亿参数私有大模型预训练。...上海AI Lab与商汤等新近发布的InternLM预训练代码也参考了Colossal-AI。...顶级会议的官方教程，已有上百家企业参与共建 Colossal-AI 生态。
在使用 8 卡训练 / 微调 LLaMA2-7B 时，Colossal-AI 能达到约 54% 的硬件利用率（MFU），处于业界领先水平。...而 Colossal-AI 则因卓越的系统优化和扩展性，仍能保持良好性能，训练提速 195%。...Colossal-AI LLaMA-2 训练 / 微调方案的高性能来源于新的异构内存管理系统 Gemini 和高性能算子（包括 Flash attention 2）等系统优化。...相关的应用都经过 Colossal-AI 团队精心优化，得益于算法和系统的双面优化，能大大降低模型训练以及部署的成本。...Colossal-AI 云平台：platform.luchentech.com Colossal-AI 开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI 参考链接
最佳大模型预训练方案提速38% 针对上述空白与需求，Colossal-AI首个开源了650亿参数LLaMA低成本预训练方案。...AI大模型系统基础设施 Colossal-AI Colossal-AI为该方案提供了核心系统优化与加速能力支持，它由加州伯克利大学杰出教授James Demmel和新加坡国立大学校长青年教授尤洋领导开发...Colossal-AI上述解决方案已在某世界500强落地应用，在千卡集群性能优异，仅需数周即可完成千亿参数私有大模型预训练。...上海AI Lab与商汤等新近发布的InternLM预训练代码也参考了Colossal-AI。...已有上百家企业参与共建Colossal-AI生态。
面对这一痛点，面向大模型时代的通用深度学习系统 Colossal-AI，仅需几行代码，便能高效快速部署 AI 大模型训练和推理，促进 AI 大模型低成本应用和落地。...使用开源 Colossal-AI 快速部署 AI 大模型云服务 OPT 云服务 此次 OPT-175B 超大模型部署的快速上线，依托 AI 大模型开源解决方案 Colossal-AI 生态，只需少量改动...Colossal-AI生态提供众多可以参考应用实例，如 GPT、OPT、BERT、PaLM、AlphaFold 等。 获得并行 OPT 模型之后，下一步要处理的是参数加载。...Colossal-AI 生态也提供了并行模型参数加载的解决方案，用户只需要参考样例简单提供参数名映射关系即可完成模型参数的加载，最后将模型投入到 Colossal-AI 生态提供的推理引擎中，设置相应的超参数...面向大模型时代的 Colossal-AI Colossal-AI 不仅针对 AI大模型提供了诸多优秀的解决方案，更为重要的是完全开源！ 每一位开发者都可以基于它低成本训练自己的大模型，并部署为云服务。
通过对模型进行Int8量化，Colossal-AI可将模型总体显存占用从352.3GB（FP16）降低到185.6GB， 同时使用Colossal-AI的模型并行技术，将每张显卡的占用减少到了23.2GB...由此，Colossal-AI的高效易用自动并行系统，可以说是解大家燃眉之急了。...因此Colossal-AI具有更好的模型泛化能力，而不是依靠模型名或手动修改来适配并行策略。...相较于PyTorch DTensor，Colossal-AI有以下3个优势： Colossal-AI的device mesh可以profiling到集群性能指标，对不同的通信算子进行耗时估算。...关于Colossal-AI 通用深度学习系统Colossal-AI面向大模型时代，它可实现高效快速部署AI大模型训练和推理，降低AI大模型应用成本。
接下来，尤洋介绍了 Colossal-AI 背后的一些技术细节，主要是训练大模型的并行系统以及内存优化方面的努力。最后展示了 Colossal-AI 在产业应用上取得的成果。...所以，我们打造了 Colossal-AI 系统。这是 Colossal-AI 系统结构图，包括三个层次。 第一个层次是内存管理系统，因为大模型太吃内存。...Colossal-AI 增速也远超与 Colossal-AI 类似软件，比如 DeepSpeed。 目前 Colossal-AI 用户遍布全球。中国、美国、欧洲、印度、东南亚都有很多用户。...OPT 官网截图显示，它也有一个链接指向了 Colossal-AI，OPT 用户也可以通过 Colossal-AI 进行优化。 第二部分讲一下技术细节。...Colossal-AI 经过了很多业界检验。 用 Colossal-AI 加速过的效果图是没有任何损失的。
比如开源项目Colossal-AI，前不久刚实现了让一块英伟达3090就能单挑180亿参数大模型。...而Colossal-AI这波操作，是让公开模型的训练微调变得更加切实可行。 并且在训练效果上也有提升。...这样可以由Colossal-AI自动化地实时动态选择最佳异构策略，最大化计算效率。...首先，通过一行代码，使用配置文件来启动Colossal-AI。 Colossal-AI会自动初始化分布式环境，读取相关配置，然后将配置里的功能自动注入到模型及优化器等组件中。...据透露，Colossal-AI相关的解决方案已经被自动驾驶、云计算、零售、医药、芯片等行业的知名厂商用上了。
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