自研分布式训练框架EPL问题之降低分布式训练的使用门槛如何解决

简介: 自研分布式训练框架EPL问题之降低分布式训练的使用门槛如何解决

问题一:EPL支持哪些并行化策略?


EPL支持哪些并行化策略?


参考回答:

EPL支持多种并行化策略,包括数据并行、流水并行、算子拆分并行以及这些策略的组合嵌套使用,从而满足不同模型结构的分布式训练需求。


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问题二:EPL如何降低分布式训练的使用门槛?


EPL如何降低分布式训练的使用门槛?


参考回答:

EPL通过提供简洁易用的接口,用户只需在已有的单机单卡模型上做简单的标记(如添加几行annotation),即可实现不同的分布式策略,而无需改动模型代码本身。这种设计大大降低了分布式训练框架的使用门槛。


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问题三:EPL的哪些特性使得它能够支持高效的分布式训练?


EPL的哪些特性使得它能够支持高效的分布式训练?


参考回答:

EPL通过提供多维度的显存优化、计算优化,同时结合模型结构和网络拓扑进行调度和通信优化,从而实现了高效的分布式训练。此外,它还支持自动并行策略探索,能够自动探索拆分策略和模型切分策略,进一步提升了训练效率。


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问题四:如何获取EPL的开源代码?


如何获取EPL的开源代码?


参考回答:

EPL的开源地址见文末(注:具体地址需根据原文提供或访问阿里云机器学习PAI平台相关页面获取)。


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问题五:EPL框架主要分为哪几个模块,各自的作用是什么?


EPL框架主要分为哪几个模块,各自的作用是什么?


参考回答:

EPL框架主要分为接口层、中间表达层、并行化引擎层和Runtime执行引擎四个模块。接口层提供基于TensorFlow的模型编程接口和易用的并行化策略表达接口;中间表达层将用户模型和并行策略转化为内部表达;并行化引擎层进行策略探索、显存/计算/通信优化,并自动生成分布式计算图;Runtime执行引擎则将分布式执行图转换为TFGraph,并调用TF的Runtime执行。


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