螞蟻集團(tuán)AI創(chuàng)新研發(fā)部門NextEvo近日宣布，他們將全面開源AI Infra技術(shù)，以推動AI研發(fā)效率的提升。該技術(shù)框架名為DLRover，目標(biāo)在于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模分布式訓(xùn)練的智能化。

DLRover技術(shù)能夠幫助大模型千卡訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)行，有效時(shí)間占比超過95%。這意味著在訓(xùn)練過程中，大部分時(shí)間都能夠得到充分利用，而不是浪費(fèi)在無謂的操作上。通過實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練時(shí)的“自動駕駛”，該技術(shù)能夠顯著提高AI研發(fā)的效率。

為了進(jìn)一步提高大模型訓(xùn)練的效率和穩(wěn)定性，NextEvo團(tuán)隊(duì)還對DLRover進(jìn)行了持續(xù)的優(yōu)化和完善。最新集成進(jìn)DLRover的是Flash Checkpoint（FCP）方案。在模型訓(xùn)練過程中，通常需要打Checkpoint以便在中斷時(shí)能夠恢復(fù)到最近的狀態(tài)。然而，常規(guī)的Checkpoint做法存在一些缺點(diǎn)，如耗時(shí)長、高頻打點(diǎn)易降低訓(xùn)練可用時(shí)間、低頻打點(diǎn)恢復(fù)時(shí)丟失過多等。

針對這些問題，F(xiàn)CP方案進(jìn)行了優(yōu)化。通過應(yīng)用FCP方案，在千卡千億參數(shù)模型訓(xùn)練中，Checkpoint導(dǎo)致的訓(xùn)練浪費(fèi)時(shí)間降低了約5倍。此外，持久化時(shí)間降低了約70倍，有效訓(xùn)練時(shí)間從90%提升至95%。這一改進(jìn)顯著提高了模型訓(xùn)練的效率和穩(wěn)定性，進(jìn)一步推動了AI技術(shù)的發(fā)展。

螞蟻集團(tuán)開源DLRover技術(shù)的舉措將為AI研發(fā)領(lǐng)域帶來積極的影響。通過分享和交流，這一技術(shù)有望成為推動AI領(lǐng)域發(fā)展的重要力量。我們期待看到更多基于DLRover技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用和突破性成果，為人工智能的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。