近日，北京智源人工智能研究院(简称智源研究院)发布大规模并行训练效率提升器TDS。作为超大规模智能模型系统“悟道”的阶段进展，TDS(Tsinghua/Temporary DeepSpeed)插件将进一步优化现今最流行的DeepSpeed 并行计算框架，从而“多快好省”地训练一个大模型。
据介绍，数据、算法、算力是当前人工智能技术崛起的重要驱动力。利用海量数据训练大规模机器学习模型，有助于人类充分学习数据中蕴含的知识，达到更好的训练效果。
然而，随着训练规模的扩大，单张GPU卡的显存与计算效率已经无法满足训练的需要，通过分布式训练框架实现多GPU并行训练成为了一种新的刚需。为了提升多GPU并行训练的效率，研发更高效的并行计算框架十分必要。
为应对大规模计算集群高效训练方法的需求，智源研究院发挥其在硬件设计、模型架构、编程框架研发等方面的优势，组织智源“悟道”团队科研人员研发了 TDS 插件，对当下主流的并行计算框架进行了优化。
据介绍，TDS 插件重新实现了DeepSpeed的流水线，通过适配器模式封装了DeepSpeed 的其它功能，该插件十分易于使用。如果已经完成了对 DeepSpeed 的安装，只需要将TDS的代码拷贝到工程中，然后加载 DeepSpeed 库即可。(郑金武)
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