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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请涉及一种大规模模型的混合并行计算方法、系统、设备及介质，通过将初始大模型中参数量中大于预设参数量的多个算子替换为多个代理算子，根据多个代理算子，得到初始大模型完整的计算图，再根据流水线并行度，利用计算图划分算法，对计算图进行划分，得到多个子图，再根据各个子图的计算量，将多个子图分配至流水线并行的计算设备中，再根据张量并行度，将子图中的代理算子复原成应用于张量并行的算子，进而能够基于训练数据和多个子图进行三维混合并行训练，使得用户在进行大模型设计时，只需在单机训练模型的基础上，设置数据并行度、流水线并行度和张量并行度，能够降低一般用户设计并行训练的大模型的难度，能够提高大模型设计的效率。
主权项：1.一种大规模模型的混合并行计算方法，其特征在于，应用于包括多个计算设备的集群系统，所述方法包括：获取初始大模型、训练数据、计算设备的数量和训练设置信息，所述训练设置信息包括数据并行度、流水线并行度和张量并行度；根据所述计算设备的数量、所述数据并行度、所述流水线并行度和所述张量并行度，确定是否符合并行训练条件；若确定符合并行训练条件，则将所述初始大模型中参数量中大于预设参数量的多个算子替换为多个代理算子，根据多个所述代理算子，得到所述初始大模型的计算图；根据所述流水线并行度，利用计算图划分算法，对所述计算图进行划分，得到多个子图；根据各个所述子图的计算量，将多个所述子图分配至流水线并行的计算设备中；根据所述张量并行度，将所述子图中的代理算子复原成应用于张量并行的算子；基于所述训练数据和多个所述子图进行并行训练，在流水线并行计算中，根据流水线并行的流水级，调整对所述训练数据的重计算操作，在张量并行计算中，将所述训练数据按照维度进行划分，得到多个子数据，各个所述子数据流水式地执行通信和计算操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种大规模模型的混合并行计算方法、系统、设备及介质
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