论文解读系列第四篇：谷歌GPipe训练超大规模神经网络.增大模型规模通常是提高模型效果的有效方案，但是更多的模型参数，更复杂的模型计算逻辑，导致模型的训练过程需要更多的内存。.同时计算设备(GPU)的内存资源往往非常非常有限，单台设备不足以支持...
2.3论文内容2.3.1主要论文Gpipe的Checkpointing主要思路来自以下两篇论文：AndreasGriewankandAndreaWalther.Algorithm799:revolve:animplementationofcheck-pointingforthereverseoradjointmodeofcomputationaldifferentiation.,26(1):19–45
谷歌在论文《GPipe:EfficientTrainingofGiantNeuralNetworksusingPipelineParallelism》中，展示了利用管道并行化（pipelineparallelism）扩展DNN训练以克服这种局限。GPipe是一个分布式机器学习库，它使用同步随机梯度下降和管道并行化进行训练，可以应用到包含多个序列层的任意DNN中。
GPipe是一个分布式机器学习库，使用同步随机梯度下降和流水线并行技术进行训练，适用于任何由多个序列层组成的DNN。.重要的是，GPipe让研究人员无需调整超参数，即可轻松部署更多加速器，从而训练更大的模型并扩展性能。.为了证明GPipe的有效性...
GPipe3个关键要点:1.Networkpartition(网络分片)。将一个N层的网络划分成K个partition,每个partition在单独的TPU上执行，partition之间需要插入一些网络通信操作。.2.Pipelineparallelism(流水线并行).Splitsamini-batchtosmallermacro-batches.把CPU里的流水线并发技术用在了深度...
Gpipe并行，minibatch越小，pipelinestage中间的空闲bubble就越大，导致并行加速比降低。论文提出了一种在sequence维度进行更细粒度pipeline并行的计算方法，可以显著提高训练性能。Opportunity：Transformer是多层Layer堆叠而成，每层layer包含h_i是...
GPipe论文表明，如果微批次的数量超过分区数量4倍（m>4d），则“气泡”开销几乎可以忽略不计。图3：带有4个微批次和4个分区的GPipe的并行管道（来源：Huang等人，2019年）GPipe在吞吐量方面与设备数量成线性关系，设备数量越多，吞吐量越大。不...
GPipe是GoogleBrain发布的可扩展的管道并行性库，可以有效地训练大型的，消耗内存的模型。根据这篇论文，GPipe可以使用8倍的设备（TPU）训练25倍大的模型，而使用4倍的设备
正如Huang及其同事在一篇随附的论文（“GPipe：使用管道并行性的高效神经网络的高效训练”）中所解释的那样，GPipe实现了两种出色的AI训练技术。一种是同步随机梯度下降，用于更新给定AI模型参数的优化算法；另一种是流水线并行——一种任务执行系统，其中一步的输出作为下一步的输入。
微软和谷歌一直积极致力于训练深度神经网络的新模型，并推出了各自的新框架，MicrosoftPipeDream和GoogleGPipe。二者使用了类似的原理来扩展深度学习模型的训练能力，具体细节在相应的研究论文中分别给出（参见PipeDream和GPipe的论文）。作为深度学习...
GPipe:EasyScalingwithMicro-BatchPipelineParallelism(论文下载链接:https://arxiv.org/pdf/1811.06965.pdf)背景:增大模型规模通常是提高模型效果的有效方案,但是更多的模...
然而,这也意味着我们需要构建更大、更复杂的模型。因此,我们很乐意将GPipe提供给更广泛的研究社区,并且希望其成为有助于高效训练大型DNN的基础架构。致谢特别感谢论文的联合作...
GPipeisascalablepipelineparallelismlibrarythatenableslearningofgiantdeepneuralnetworks.Itpartitionsnetworklayersacrossacceleratorsandpipelinesexecutiontoachi...
GPipe3个关键要点:1.Networkpartition(网络分片)。将一个N层的网络划分成K个partition,每个...
GPipe:EfficientTrainingofGiantNeuralNetworksusingPipelineParallelism.arXiv:1811.06965v4编辑于2019-06-13并行计算神经网络赞同添加...
本文以论文"Trainingdeepnetswithsublinearmemorycost"为基础,对于pytorch和Gpipe源码进行分析,期望可以对“Gradientcheckpointing”技术有一个具体的理解。1.2Gradi...
本文以论文"Trainingdeepnetswithsublinearmemorycost"为基础,对于pytorch和Gpipe源码进行分析,期望可以对“Gradientcheckpointing”技术有一个具...
【摘要】:为充分利用新兴图系统探索关系数据库中实体或对象之间的隐式互联结构,将关系数据转换为图数据,设计并实现一个数据管道工具R2GPipe。给出一种简洁的声明式领域特定语...
本文以论文"Trainingdeepnetswithsublinearmemorycost"为基础,对于pytorch和Gpipe源码进行分析,期望可以对“Gradientcheckpointing”技术有一个具...
谷歌在论文《GPipe:EfficientTrainingofGiantNeuralNetworksusingPipelineParallelism》中,展示了利用管道并行化(pipelineparallelism)扩展DNN训练以克...