このAI論文は、「パーシウス」という画期的なフレームワークを紹介していますこれにより、大規模な機械学習やAIモデルのトレーニング時のエネルギー浪費を最大30％削減することが可能です

「パーシウス」という画期的なフレームワークにより、AIモデルのトレーニング時のエネルギー浪費を最大30％削減！

大きな言語モデル（GPT-3など）は、トレーニングと推論中の計算ニーズにより、相当なエネルギーを必要とします。エネルギー使用量は、モデルのサイズ、タスクの複雑さ、ハードウェアの仕様、および運用時間などの要素によって大きく異なります。

これらのモデルのトレーニングには、高性能なGPUやTPUを使用するなど多くの計算リソースが必要とされ、長期にわたる相当なエネルギー消費を伴います。GPT-3のような大規模な言語モデルのトレーニングには、数日または数週間にわたる複数の家庭の消費電力に相当するエネルギーが使われるとの推定があります。

エネルギー消費の最適化は重要であり、モデルの効率を損なうことなく行われる必要があります。研究者は、大規模な言語モデルのトレーニングにおいてスループットの喪失を伴わない削減可能なエネルギー消費を目指しています。各パイプラインの計算量の問題は、分散実行計画において重要な問題です。ディープニューラルネットワーク（DNN）は、計算量が異なる粗粒度のテンソル操作ですので、すべてのステージをバランス良く調整するのは不可能です。

• 「転移学習を探求しましょう…」(Ten’i gakushū o tankyū shimashou…)
• このAI論文では、ディープラーニングを通じて脳の設計図について探求します：神経科学とsnnTorch Pythonライブラリのチュートリアルから得た知見を活用してニューラルネットワークを進化させる
• このAIの論文は、マルチビュー映像を使用して3Dシーンダイナミクスをモデリングするための画期的な方法を紹介しています

ミシガン大学とワシントン大学の研究者たちは、トレーニング中に消費されるエネルギーのすべてが直接エンドツーエンドのトレーニングスループットに貢献するわけではなく、トレーニングを遅くすることなく大幅に削減できることを発見しました。彼らはエネルギーの膨張の内的および外的な要因を発見し、Perseusという単一の最適化フレームワークを提案しています。

内的なエネルギーパフォーマンスの喪失は、計算の不均衡性によるものであり、外的なエネルギーパフォーマンスの喪失は、複数のパイプラインが並列で実行され、大量のデータセットでトレーニングをスケールアウトさせるためのものです。遅れているパイプラインよりも早く実行されるパイプラインは速く、全体のトレーニングスループットに影響を与えないエネルギーを無駄に消費します。

Perseusは、通常の運用条件下で内的なエネルギーパフォーマンスの喪失を最小限に抑えるため、イテレーション全体の時間エネルギーを効率的に事前特性化します。さらに、エネルギーを効率的に削減することにより、外的なエネルギーパフォーマンスの喪失を緩和します。非遅れているパイプラインにおいて適切なイテレーションタイミングを見つけることで、パイプライン内の計算を正確に遅くすることができます。

研究者は、ハイブリッド並列処理で大規模なモデルのトレーニングを行い、さまざまな強いスケーリング構成で遅れるパイプラインをシミュレーションしました。エネルギーパフォーマンスの喪失量とPerseusの外的なエネルギー節約を測定しました。他の非遅れるパイプラインは、遅れるパイプラインの計算が完了するまで待つため、外的なエネルギーパフォーマンスの喪失が生じます。各パイプラインイテレーションの開始と終了時にマイクロバッチの数やパイプラインバブルの比率を減らすことで、内的なエネルギーパフォーマンスの喪失を除去し、エネルギーを削減します。

Perseusをトレーニングワークフローに統合することは、AIの開発の将来に強い影響を与える可能性があります。彼らの研究は、LLM（Large Language Models）とGenAIの普及における分散トレーニングの持続可能性を大幅に向上させる可能性があります。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!