简介:

高效全球分布式AI模型训练框架

功能:

ElasticDeviceMesh:支持容错训练,动态管理全球进程组。

异步分布式检查点:减少模型保存的时间,提高计算利用率。

实时检查点恢复:允许节点在训练中途加入,快速获取模型状态。

自定义Int8 All-Reduce Kernel:减少通信负载,提高带宽利用率。

最大化带宽利用:通过分片技术提高网络带宽利用率。

PyTorch FSDP2 / DTensor ZeRO-3实现:支持模型权重、梯度和优化器状态的分片。

CPU Off-Loading:将Diloco优化器所需的所有张量卸载到CPU内存,减轻GPU负担。

需求人群:

"目标受众为AI研究者和开发者,特别是那些需要大规模分布式训练模型的专业人士。该框架通过优化分布式训练过程,使得大规模AI模型训练变得更加高效,适合需要处理大规模数据和复杂模型的场景。"

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