Colossal-AI：如何低成本使用大规模AI模型

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2023-08-31 22:16:43

Colossal-AI：如何低成本使用大规模AI模型

Colossal-AI通过异构内存系统，高效地同时使用GPU显存以及价格低廉的CPU内存，在仅有一块GPU的个人PC上便能训练高达180亿参数GPT，可提升模型容量十余倍，大幅度降低了AI大模型微调和推理等下游任务和应用部署的门槛，还能便捷扩展至大规模分布式。HuggingFace为深度学习社区提供了超过5万个AI模型的实现，最其中也不乏像GPT,OPT这样的大模型，现已成为最流行的AI库之一。Colossal-AI无缝支持HuggingFace社区模型，让大模型对每一位开发者都变得触手可及。

导致大模型使用成本增高的核心原因是显存限制。GPU计算虽快，但显存容量有限，无法容纳大模型。Colossal-AI针对这一痛点，通过异构内存系统，高效地同时使用GPU显存以及价格低廉的CPU内存，在仅有一块GPU的个人PC上便能训练高达180亿参数GPT，可提升模型容量十余倍，大幅度降低了AI大模型微调和推理等下游任务和应用部署的门槛，还能便捷扩展至大规模分布式。

在单张GPU，与微软DeepSpeed相比，Colossal-AI的使用自动化的auto策略，在不同的模型规模上相比DeepSpeed的ZeROOffloading策略，均体现出显著优势，最快可实现40%的加速。而PyTorch等传统深度学习框架，在单张GPU上已经无法运行如此大的模型。

针对现有方案并行维度有限、效率不高、通用性差、部署困难、缺乏维护等痛点，Colossal-AI通过高效多维并行和异构并行等技术，让用户仅需极少量修改，即可高效快速部署AI大模型训练。

Colossal-AI相关解决方案已成功自动驾驶、云计算、零售、医药、芯片等行业知名厂商落地应用，广受好评。Colossal-AI注重开源社区建设，提供中文教程，开放用户社群及论坛，对于用户反馈进行高效交流与迭代更新，不断添加PaLM、AlphaFold等前沿应用。自然开源以来，Colossal-AI已经多次在GitHub及PapersWithCode热榜位列世界第一，与众多已有数万star的明星开源项目一起受到海内外关注！

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Colossal-AI 大规模AI模型低成本异构内存系统 Gemini 分布式并行扩展

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