Transformer性能优化:运算和显存

这些改进方法在长序列相关任务上表现出较高的效率和效果，为解决Transformer在处理长序列问题时的运算和显存限制提供了有效途径。总的来说，通过递归连接、稀疏注意力、局部哈希、低秩分解和线性注意力等改进策略，研究者们在提高Transformer处理长序列任务的性能和效率方面取得了显著成果。这些优化方法不仅在理论...

优化手段包括：分布式优化（数据并行、张量并行、管道并行）、模型压缩、连续批处理、运算融合、显存优化等。分布式优化提升计算利用率与吞吐量，连续批处理则通过预加载模型参数，优化内存带宽利用，实现高吞吐量。模型压缩减小模型大小，加速推理。分布式优化中，FasterTransformer（FT）是一个加速Transformer神经...

参数有效性学习: 如LoRA，通过引入少量参数参与训练，节省显存。混合专家训练 (MoE): Switch-Transformer中，通过路由机制选择部分参数进行训练，推理时固定。梯度累积: 延迟参数更新，用时间换取空间，增大Batch size。梯度检查点: 通过重新计算反向传播中的中间值，节省显存。Flash Attention: 优化Attention运...

随着 Transformer 结构的引入，大模型参数量呈指数级增长，从亿级到百亿乃至万亿级，显著提高了 LLM（大语言模型）的性能。然而，这一增长带来了几个关键挑战：1. **模型训练时间过长**：尽管硬件的计算能力有所提升，但GPU的显存增长速度远不及参数量的增长。以训练千亿参数模型为例，需要1.5TB的显...

在训练神经网络过程中，显存占用主要来自于模型与梯度的内存需求。根据研究，将显存需求分为模型内存、激活内存、优化器内存和梯度内存四个部分。针对Transformer模型，论文《Reducing Activation Recomputation in Large Transformer Models》提供了详细分析，通过公式计算模型内存和激活内存的大小。《Low-Memory ...

3. 显存：AI应用需要大量的显存来存储权重矩阵、激活值和其他数据，以及进行特征提取和神经网络计算。因此，显存容量成为了评估AI算力的一个重要指标。4. 算法和优化：除了硬件方面，AI算法和优化也十分重要。不同的算法可以在相同硬件上实现不同程度的性能提升。此外，优化技术如混合精度计算、异步梯度下降...

一般的深度学习优化算法都是基于批量随机梯度下降算法，理论上批量大小不应该显著影响优化最终结果以及模型的最终性能。不过在训练基于 Transformer 的机器翻译模型中，模型的性能极度依赖批量大小（tensor2tensor中批量大小是指一个批量中所有subword的总数量）。批量大小显然受限于硬件内存（GPU显存），所以在有限...

节省显存，并利用T5的文本嵌入技术提前计算特征，优化了训练效率。SD3借助DPO提升性能，无需额外的reward模型，其在评测中的表现超越了当前最先进模型，标志着文生图领域进入了transformer时代的崭新阶段，预示着更大规模模型的未来可能性。深入探究SD3背后的创新和成就，参考以下文献：1234567 ...

PipeDream与Interleaved 1F1B是优化Gpipe的两种方法，分别通过增加micro-batch数量与细化流水线粒度来减少显存占用与提升效率。在张量并行（TP）中，模型参数被均匀分布在多个节点上，减少了通信需求，但每个Transformer结构内的通信量依然较大。ZeRO技术通过减少显存占用与优化分布式并行策略来提升训练效率，它...

性价比分析 以RTX 3080为基准，我们深入剖析了一美元能带来的性能提升。无论是单卡1-2个GPU，还是扩展到4个或8个GPU系统，我们都给出了详细的性价比排行。在考虑内存需求时，不同应用领域如预训练Transformer、大型网络训练、视频处理等，都有相应的内存基准指南。此外，我们还精选了关于A100、A800、...