PyTorch官方博客近日发布了一项名为AutoSP的创新技术，该技术旨在自动化地将标准Transformer训练代码转换为序列并行代码，用于长上下文大语言模型（LLM）的训练。AutoSP已与微软的DeepSpeed框架深度集成，使得开发者...

大语言模型（LLM）作为基于Transformer架构的神经网络，通过并行分析完整序列并计算词语间的全局关联性，实现了自然语言处理的突破性进展。在推理过程中，模型首先将输入文本转化为数字化的词元嵌入向量，随后通过Tr...

当前深度学习训练规模不断扩大，如何高效利用多GPU资源成为关键挑战。最新技术分析揭示了并行化策略的核心在于设备网格（Device Mesh）的智能架构设计。设备网格作为PyTorch和JAX框架的核心抽象，将GPU集群组织为N维...

深度学习领域有了一项新的突破。研究人员开发出了一个新的状态空间模型，这一模型使用双重转移函数表示。其主要特点是一个无状态的序列并行推理算法。这种新的推理算法能够在处理大规模数据时，有效提高计算效率和准...

DeepSpeed是微软推出的一个库，可以用来扩大语言模型的预训练。虽然使用起来有些复杂，但它提供了强大的抽象功能。微软最近添加了序列并行性，可以训练具有更长上下文长度的模型。这并不是一个新的突破，而是对开源...