Upakiaji wa Jimbo la Optimizer kwa CPU na NVMe
Mbinu ya kuokoa kumbukumbu ambayo huweka uhifadhi mzito wa mafunzo (viboreshaji hali, vipenyo, wakati mwingine uzani) katika RAM ya CPU au NVMe SSD badala ya kumbukumbu adimu ya GPU.
Muhtasari
It lets people train far larger models than their GPU's memory would otherwise allow.
Dive ya kina
Unapofunza mtandao wa neva kwa kutumia kiboreshaji kama vile Adam, kila kigezo hubeba mizigo ya ziada: takwimu mbili zinazoendelea (kasi na tofauti), pamoja na nakala ya uzito kamili, pamoja na kipenyo chake. Katika mafunzo ya usahihi mchanganyiko hii inaweza kujumlisha takribani baiti 16 kwa kila kigezo, ikipunguza baiti 2 kwa uzani wenyewe. Kupakia huhamisha mzigo huo kutoka kwa GPU. Kiboreshaji cha upakiaji wa CPU katika mfumo wa kiboreshaji wa RAM kwenye basi ya PCIe, huku upakiaji wa NVMe ukizisukuma hadi chini hadi kwenye diski za hali dhabiti. Ikijulikana na ZeRO-Infinity na ZeRO-Offload ya DeepSpeed, mbinu hii inauza kasi ghafi ya uwezo, ikiruhusu GPU moja au miundo midogo ya kusawazisha yenye mabilioni ya vigezo.
Ufahamu wa Kiufundi
Jambo kuu ni kuingiliana kwa harakati za data na hesabu. Majimbo ya Optimizer hukaa katika CPU/NVMe; wakati wa kupita nyuma, kizigeu hutanguliwa juu ya PCIe kabla tu zinahitajika na hatua ya uboreshaji yenyewe mara nyingi huendesha CPU. ZeRO-Offload huweka uzani mkuu wa float32 na dakika za Adam kwenye CPU, kwa hivyo hesabu ya mbele na nyuma pekee ndiyo inayosalia kwenye GPU. NVMe huongeza akiba ya tiered ili hali ya kiwango cha terabyte kumwagika hadi kwenye diski wakati kizigeu moto hubaki kwenye RAM.
Athari za kimkakati
Cost and budget
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
Maamuzi ya wazi zaidi
Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
Quality control
Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Mustakabali wa Upakiaji wa Jimbo la Optimizer kwa CPU na NVMe
Kadiri miundo inavyoendelea kukua kwa kumbukumbu ya GPU, upakiaji wa viwango unazidi kuwa wa kawaida badala ya kuwa wa kigeni. Tarajia muunganisho mkali zaidi na viunganishi vya kasi zaidi kama vile hifadhi za kumbukumbu za NVLink-C2C na CXL ambazo hutia ukungu kwenye mpaka wa CPU-GPU, pamoja na vipanga ratiba nadhifu ambavyo vinatabiri hali ya kuleta mapema. Usanifu wa kumbukumbu zilizounganishwa kama vile Grace Hopper hupunguza adhabu ya PCIe, na mifumo inasukuma kuelekea kufanya upakiaji wa viwango vingi iwe wazi ili wapenda hobby waweze kurekebisha miundo mikubwa kwenye maunzi ya kawaida.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Kurekebisha vyema LLM ya kigezo cha bilioni 13 kwenye GPU moja ya mtumiaji ya GB 24 kwa kutumia DeepSpeed ZeRO-Offload ili kusukuma majimbo ya Adam kwenye RAM ya CPU.
Maabara ndogo ya utafiti inafunza muundo wa mabilioni ya vigezo kwenye GPU chache kwa kumwaga majimbo ya viboreshaji kwenye anatoa za NVMe kwa kutumia ZeRO-Infinity.
Uso wa Kukumbatiana Ongeza kasi ya usanidi unaowezesha upakiaji wa CPU ili watumiaji waweze kutekeleza kazi za kurekebisha vizuri ambazo zingeondoa hitilafu za kumbukumbu.
Waanzishaji wanaozingatia gharama hukodisha GPU za bei nafuu, za kumbukumbu ya chini na kupakua kwenye NVMe iliyoambatishwa badala ya kulipia kadi za kiwango cha juu za GB 80.
Hatari & Walinzi
Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Ramani ya Utekelezaji
Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Endelea Kuchunguza
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Optimizer State Offloading to CPU and NVMe quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Mwongozo unaofuata
Adamu na Viboreshaji vya Adaptive
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is Optimizer State Offloading to CPU and NVMe?
Mbinu ya kuokoa kumbukumbu ambayo huweka uhifadhi mzito wa mafunzo (viboreshaji hali, vipenyo, wakati mwingine uzani) katika RAM ya CPU au NVMe SSD badala ya kumbukumbu adimu ya GPU. Huwaruhusu watu kufunza miundo mikubwa zaidi kuliko kumbukumbu ya GPU yao ingeruhusu vinginevyo.
Ni nini lengo la msingi la kupakia majimbo ya kiboreshaji kwa CPU au NVMe?
Kupakia husogeza hali ya kiboreshaji kizito kutoka kwa GPU hadi kwenye RAM ya CPU au NVMe, hivyo basi kumbukumbu ya GPU ili miundo mikubwa zaidi iweze kufunzwa kwenye maunzi sawa.
Kwa kiboreshaji cha Adamu kwa usahihi mchanganyiko, ni data gani kawaida hutumia kumbukumbu ZAIDI kwa kila paramu?
Adam huhifadhi kasi, tofauti, na uzani mkuu wa usahihi kamili, jumla ya takriban baiti 16 kwa kila kigezo, zaidi ya uzani wa nusu-usahihi wa baiti 2.
Ni mfumo gani unaoangazia upakiaji wa viboreshaji kwa kiwango kikubwa?
ZeRO-Offload ya DeepSpeed na ZeRO-Infinity ilianzisha na kueneza majimbo ya viboreshaji vya upakiaji kwa CPU na NVMe kwa kiwango.
Ni gharama gani kuu ya upakiaji wa CPU au NVMe?
Kusogeza majimbo nje ya GPU kunamaanisha kuhamisha data juu ya PCIe au kwa NVMe, ambayo ni ya polepole kuliko kumbukumbu ya GPU, kwa hivyo upitishaji hushuka isipokuwa kama umepishana na hesabu.
Mifumo ya upakiaji huficha vipi muda mwingi wa uhamishaji?
Waratibu huleta awali kizigeu kinachohitajika juu ya PCIe wakati GPU ingali inafanya kompyuta, ikipishana mawasiliano na ukokotoaji hadi ucheleweshaji wa barakoa.