Zero-Bubble Pipeline Parallelism

パイプライン並列化はモデルを複数のステージに分割し、異なるデバイス上で順次 micro-batches を処理します。問題はデバイス間でウェイトが発生しやすいこと、つまり「バブル」です。

Zero-Bubble のアイデアは、スケジューリングと逆伝播の配置を改善し、デバイスの空転をより少なくし、大規模モデル訓練のスループットを向上させることです。

訓練効率は基盤モデルの競争における隠れた戦場です。少しの空回りが減れば、同じ計算能力でより多くのtoken、より大きなモデル、またはより速いイテレーションを訓練できることを意味します。

このようなシステム論文とオープンソース実装は、大規模モデルラボにとって実用的な価値があります。

Sea AI Lab がこのような訓練システム研究を行っていることは、シンガポールの地元企業ラボがより底層のモデル基礎設施レイヤーに進入していることを示しており、単にアプリケーションレイヤーだけではありません。

それは Colossal-AI とともに、シンガポールのオープンソースエコシステムにおける「訓練システム」というラインを構成しています。