DeepSpeed

让超大规模AI模型训练飞起来

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内容概述

DeepSpeed 是微软开发的一个深度学习优化软件套件,旨在为训练和推理提供前所未有的规模和速度。它具有以下几个关键特点和功能:

  1. 大规模训练和推理:DeepSpeed 支持训练和推理具有数十亿甚至数万亿参数的密集或稀疏模型,能够高效扩展至数千个 GPU。
  2. 系统创新:DeepSpeed 引入了多项系统创新,如 ZeRO(零冗余优化器)、3D-Parallelism(三维并行)、DeepSpeed-MoE(混合专家)和 ZeRO-Infinity(无限零冗余优化器)等,这些创新使得大规模深度学习训练更加高效和易于使用。
  3. 高效的推理:DeepSpeed 通过结合并行技术(如张量、流水线、专家和 ZeRO 并行)、高性能自定义推理内核、通信优化和异构内存技术,实现了前所未有的推理规模,同时具有无与伦比的延迟、吞吐量和成本效益。
  4. 模型压缩:DeepSpeed 提供了易于使用且灵活的压缩技术,如 ZeroQuant 和 XTC,帮助研究人员和从业者在不牺牲性能的情况下压缩模型,实现更快的速度、更小的模型大小和显著降低的压缩成本。
  5. DeepSpeed4Science 计划:DeepSpeed 团队推出了 DeepSpeed4Science 计划,旨在通过人工智能系统技术创新,帮助领域专家解决当今最大的科学难题。
  6. DeepSpeed 库:DeepSpeed 库将 DeepSpeed 训练、推理和压缩技术整合到一个易于使用、开源的存储库中,允许在一个训练、推理或压缩管道中轻松组合多种功能。
  7. 模型实现推理(MII):MII 是一个开源存储库,旨在通过消除数据科学家自己应用复杂系统优化技术的需求,使低延迟和高吞吐量推理对所有数据科学家都可用。
  8. DeepSpeed 在 Azure 上的应用:DeepSpeed 用户可以通过 AzureML 配方在 Azure 上轻松尝试 DeepSpeed,这是最简单和最方便的方法。

DeepSpeed 已被用于训练许多不同的大规模模型,包括 Megatron-Turing NLG(530B)、Jurassic-1(178B)、BLOOM(176B)等。它还与多个流行的开源深度学习框架进行了集成,如 PyTorch 和 TensorFlow。DeepSpeed 是微软“AI at Scale”计划的一部分,旨在实现下一代人工智能能力。

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