NVIDIA опубликовали гайд: как масштабировать биологические модели

Всё сводится к трём ключевым идеям:

1) Использовать Transformer Engine подменяет стандартные блоки на оптимизированные версии: меньше памяти, быстрее матричные операции, поддержка FP8/FP4. Это сразу увеличивает скорость обучения и инференса.

2) Масштабировать обучение до миллиардов параметров

Через FSDP и гибридные режимы параллелизма можно разнести модель по нескольким GPU или узлам. И главное — конфигурация уже готова, не нужно собирать всё вручную.

3) Экономить память за счёт sequence packing

Обычно биологические последовательности сильно различаются в длине, и половина батча забита паддингами. Packing позволяет «сжимать» батч, убирая пустые токены, итог: выше скорость, меньше VRAM.

Писать CUDA-ядра вручную никто не хочет. BioNeMo Recipes позволяют использовать привычный стек PyTorch + HuggingFace, но при этом получать производительность уровня «больших» фреймворков.

https://developer.nvidia.com/blog/scale-biology-transformer-models-with-pytorch-and-nvidia-bionemo-recipes/

Источник: developer.nvidia.com

Комментарии: