Azure簡(jiǎn)化深度學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù)DeepSpeed軟硬件堆棧配置，超大規(guī)模模型訓(xùn)練變簡(jiǎn)單

微軟強(qiáng)化Azure對(duì)超大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的支持度，現(xiàn)在用戶可以使用深度學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù)DeepSpeed和1024個(gè)A100 GPU，來執(zhí)行兆級(jí)參數(shù)模型的訓(xùn)練。

近年基于Transformer的大規(guī)模深度學(xué)習(xí)技術(shù)，有了長(zhǎng)足的進(jìn)展，在5年之間，從最初只有數(shù)百萬參數(shù)的Transformer模型，到現(xiàn)在Megatron-Turing已具有5,300億個(gè)參數(shù)，這之間模型參數(shù)量增長(zhǎng)了數(shù)個(gè)量級(jí)，而企業(yè)對(duì)于訓(xùn)練和調(diào)校這些大型模型的需求也逐漸增長(zhǎng)。

過去用戶要訓(xùn)練這類大規(guī)模模型，需要配置和維護(hù)一個(gè)復(fù)雜的分布式訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施，微軟提到，這些工作通常有一些手動(dòng)步驟且容易出錯(cuò)，因此在可用性和性能表現(xiàn)上并不佳。

而現(xiàn)在微軟用戶可以使用Azure上的DeepSpeed，來應(yīng)對(duì)大規(guī)模人工智能訓(xùn)練。用戶可以使用推薦的Azure機(jī)器學(xué)習(xí)配置，或是利用Bash腳本以虛擬機(jī)擴(kuò)展集為基礎(chǔ)的環(huán)境執(zhí)行。DeepSpeed是微軟在2020年發(fā)布的開源深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練優(yōu)化函數(shù)庫(kù)，該函示庫(kù)使用內(nèi)存優(yōu)化技術(shù)ZeRO，改善大型模型訓(xùn)練的規(guī)模、速度、成本和可用性。

微軟采用全端優(yōu)化的方式，將所有訓(xùn)練必要的硬件、操作系統(tǒng)、虛擬機(jī)鏡像文件，還有包含PyTorch、DeepSpeed、ONNX Runtime，與各種Python組件的Docker鏡像文件，以及Azure機(jī)器學(xué)習(xí)API，經(jīng)過優(yōu)化、集成和測(cè)試，使其具有良好的性能和可擴(kuò)展性，并且讓用戶不需要處理其復(fù)雜性。

在經(jīng)優(yōu)化的Azure DeepSpeed堆棧上，用戶可以訓(xùn)練1兆甚至是2兆參數(shù)的超大型模型，而且無論是模型的大小和GPU數(shù)量的增加，都提供了幾乎線性的可擴(kuò)展性，微軟提到，Azure和DeepSpeed打破GPU內(nèi)存的限制，使得用戶可以更簡(jiǎn)單地訓(xùn)練兆級(jí)參數(shù)模型。