微軟（Microsoft）11 日發布更新版 DeepSpeed 庫，此深度學習優化庫引進新方法訓練包含上兆參數的 AI 人工智慧模型，亦即模型內部可提供預測變量。微軟宣稱名為「3D 平行」（3D parallelism）的技術，可適應不同的工作負載需求，以便運行超大模型，同時平衡擴充效率。
有數十億個參數的單一大規模 AI 模型，在一系列有挑戰性的領域取得巨大進展。研究表明之所以表現出色的原因，是因可理解語言、文法、知識、概念和情境脈絡的細微差別，能歸納演講，讓即時遊戲聊天的內容不致太偏激，能解析複雜的法律文件，甚至可透過搜尋 GitHub 產生程式碼。但訓練模型需要大量運算資源。據 2018 年 OpenAI 的分析，從 2012 年到 2018 年，規模最大的 AI 訓練中，使用運算量成長 30 萬倍，訓練時間也翻倍達 3.5 個月，遠遠超越摩爾定律。
單一上兆參數模型只需要 800 顆 GPU 便可訓練
強化更新版 DeepSpeed 運用三種技術達成「兆級」模型訓練：資料平行訓練、模型平行訓練和管線化平行訓練（Pipeline Parallel Training）。訓練一個上兆參數模型需要至少 400 顆 Nvidia A100 GPU 合起來的記憶體容量（每個 CPU 擁有 40GB 記憶體），微軟估計透過 4,000 顆 A100 以 50% 效率運行，約需 100 天才能完成訓練。這完全不是微軟與 OpenAI 共同設計 AI 超級電腦的對手，包含 1 萬多張繪圖卡，但這樣的規模下想獲得高運算效率往往很困難。
在四級管線階段，DeepSpeed 將大型模型分為較小組件（層）。每級管線階段的階層會進一步劃分給 4 個「worker」，它們會執行實際訓練。每個管道都可在兩個資料平行實例複製，且 worker 會映射到多 GPU 系統。拜上述及其他效能改進之賜，微軟表示，單一上兆參數模型只需 800 顆 Nvidia V100 GPU 便可訓練。
最新版 DeepSpeed 還搭載零卸載（ZeRO-Offload）技術，充分運用 GPU 及主機 CPU 運算和記憶體資源，因此能在單顆 V100 訓練高達 130 億個參數的模型。微軟聲稱這比最新技術的運算量還要大 10 倍，進而讓資料科學家可用更少運算資源訓練。
「這些 DeepSpeed 的新技術提供極致運算、記憶體和通訊效率，做到數十億至數兆個參數的模型訓練。」微軟部落格寫道：「這些技術還允許超長輸入序列，並能在只有單一 GPU 的硬體系統，擁有數千顆 GPU 高端叢集，或在擁有超慢乙太網路的低端叢集運行……我們持續快速創新，不斷突破深度學習訓練的速度和規模限制。」
（首圖來源：shutterstock）
