DeepSpeed-Ulysses 是一种系统优化方法，旨在支持极长序列长度的高效可扩展大型语言模型（LLM）训练。以下是关于 DeepSpeed-Ulysses 的一些关键特性和信息：

  1. 核心设计：

    • DeepSpeed-Ulysses 通过在序列维度上对输入数据进行分区，并采用高效的全对全集体通信来进行注意力计算。这种方法允许模型在增加序列长度和计算设备时保持恒定的通信量。

  2. 性能提升：

    • 与现有系统相比，DeepSpeed-Ulysses 支持的序列长度增加了4倍，能够训练超过百万个token的序列。
    • 通信量减少了超过10倍，导致吞吐量提高了高达2.5倍，每个GPU的持续吞吐量超过175 TFlops（超过硬件峰值的54%）。

  3. 通用性和实现无关性：

    • DeepSpeed-Ulysses 支持密集和稀疏的注意力计算，并且可以与高效的注意力实现（如FlashAttention v2）一起工作。

  4. 大规模模型训练支持：

    • DeepSpeed-Ulysses 与ZeRO-3结合使用，不仅支持大序列长度，还支持大模型尺寸。

  5. 易用性和便携性：

    • DeepSpeed-Ulysses 易于使用和迁移，对现有训练框架的代码更改要求最小。

  6. 集成和使用：

    • DeepSpeed-Ulysses 只需进行少量简单代码更改即可集成到您的代码中。它已经与Megatron-DeepSpeed代码库完全集成并经过测试，这意味着如果您已经在使用这个代码库来训练大型语言模型，您可以无缝地使用DeepSpeed-Ulysses训练具有极长序列的模型。

  7. 获取代码和教程：

    • 您可以通过DeepSpeed GitHub获取DeepSpeed-Ulysses的代码，并且详细的使用教程在DeepSpeed教程页面上提供。

DeepSpeed-Ulysses 是为了解决现有大型模型训练系统在长序列训练方面的限制而设计的，它通过优化内存通信效率和序列并行处理，显著提高了训练长序列模型的效率和可扩展性。