一种大语言模型训练加速方法技术

本发明专利技术提供一种大语言模型训练加速方法，包括以下步骤：对大模型的不同网络层进行数学建模，分析对应层的参数量，计算不同层的计算量：模型参数量是指一个神经网络或机器学习模型中可以进行学习和调整的参数的数量，这些参数包括权重和偏置，它们在训练过程中会不断地更新以优化模型的性能，模型计算量以FLOPs表示浮点数运算次数，衡量了计算量的大小。本发明专利技术提供的本发明专利技术提供一种大语言模型训练加速方法，能够对大模型训练中的资源占用进行准确评估，进一步分析以找到大模型训练中的瓶颈，并帮助研究者门提出大模型加速训练方法，对于大模型领域的分析和优化训练具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大模型训练领域，尤其涉及一种大语言模型训练加速方法。

技术介绍

1、大模型指的是包含超大规模参数的神经网络模型，拥有强大的表达能力和学习能力，能够处理更复杂、更庞大的数据集或任务，并具备更强的泛化能力和准确性，由于大模型的缩放定律和“涌现能力”，大模型参数以数量级的趋势急剧增加，大模型的训练越发困难。

2、由于大模型的缩放规律，更大的模型带来的显著性能提升，但是训练量巨大的模型带来了许多实际挑战。当前大模型训练优化方法主要是：通过对大模型进行建模分析，如对大模型的通信调度，内存占用等，结合多种并行技术进行优化。制约我们高效训练大型模型的瓶颈主要在于计算资源和网络通信。大模型训练具有挑战性，其面临的主要问题为：

3、如图1所示，所需的计算操作数量导致了不切实际的长训练时间；并且，由于内存容量有限，不再可能将整个模型拟合在单个加速器上；

4、由于通信成本和内存冗余，计算可扩展性不是线性的，例如，如果我们使用两倍数量的gpu，训练时间不可能减少到原来的一半；

5、现有的大模型训练优化方法没有一套完整的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种大语言模型训练加速方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种大语言模型训练加速方法，其特征在于，所述S1中对不同的网络层分析其存储的参数和计算量包括以下步骤：S11、网络层中的参数量主要是指网络中的权重矩阵，其数量由矩阵维度所确定，而矩阵维度与其输入输出维度有关，这里统一使用dmodel代表其输出的维度，而其他维度与输出或批次数量batch相关；

3.根据权利要求2所述的一种大语言模型训练加速方法，其特征在于，所述S12中的依次列出不同网络层的参数量与计算量包括以下步骤：S121、Embedding层

4.根据权利要求1所述...

【技术特征摘要】

1.一种大语言模型训练加速方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种大语言模型训练加速方法，其特征在于，所述s1中对不同的网络层分析其存储的参数和计算量包括以下步骤：s11、网络层中的参数量主要是指网络中的权重矩阵，其数量由矩阵维度所确定，而矩阵维度与其输入输出维度有关，这里统一使用dmodel代表其输出的维度，而其他维度与输出或批次数量batch相关；

3.根据权利要求2所述的一种大语言模型训练加速方法，其特征在于，所述s12中的依次列出不同网络层的参数量与计算量包括以下步骤：s121、embedding层

4.根据权利要求1所述的一种大语言模型训练加速方法，其特征在于，所述s2中对大模型训练中的内存占用，包含主要包含优化器状态，梯度和激活，进行建模分析：首先分析大模型优化器状态和梯度，这两项内存占用于大模型的参数量息息相关，此外还受内存优化策略的影响，首先假设模型参数量为φ，确认大模型梯度于优化器状态和大模型参数的关系；

5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：董琦，朱仕通，刘欣雨，
申请(专利权)人：中国电子科技集团有限公司电子科学研究院，
类型：发明
国别省市：