训练万亿/10万亿参数的M6模型时，EPL框架如何实现算力需求的降低？
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为了降低训练万亿/10万亿参数M6模型的算力需求，EPL框架中实现了MoE(Mixture-of-Experts)结构。MoE通过稀疏激活的特点，使用Gating(Router)为输入选择Top-k的expert进行计算，从而大大减少算力需求。此外，EPL还支持专家并行(EP)，将experts拆分到多个devices上，进一步降低单个device的显存和算力需求。
2024-08-05 22:08:36赞同 2 展开评论 打赏
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