В чем преимущества конвейерного параллелизма в обучении нейросетей?

Преимущества конвейерного параллелизма в обучении нейросетей:

• Избегание простоя графических процессоров (GPU). vk.com Пакеты данных разбиваются на меньшие части, которые обрабатываются последовательно, что позволяет уменьшить время простоя устройств и улучшить общую производительность. vk.com
• Согласованность параметров модели. vk.com В конце каждого шага происходит синхронизация градиентов между устройствами, что обеспечивает согласованность параметров модели. vk.com
• Оптимальность для медленной сети. biz.cnews.ru Метод предполагает минимальное число коммуникаций. biz.cnews.ru

Конвейерный параллелизм разбивает модель по слоям между несколькими GPU и последовательно выполняет прямые и обратные проходы. vk.com Это позволяет эффективно масштабировать обучение моделей с миллиардами параметров. biz.cnews.ru