Transformers 加速的一些常用技巧
Transformers 是一个强大的架构,但模型因其采用的自注意力机制,虽然能够有效地处理序列数据并捕获长距离依赖关系,但同时也容易导致在训练过程中出现OOM(Out of Memory,内存不足)或者达到GPU的运行时限制。
主要是因为
- 参数数量庞大:Transformer模型通常包含大量的参数,尤其是在模型层面进行扩展时(例如,增加层数或头数)。这些参数需要大量的内存来存储权重和梯度。
- 自注意力计算:自注意力机制需要对输入序列的每个元素与其他所有元素计算其相互关系,导致计算复杂度和内存需求随着输入长度的增加而显著增加。对于非常长的序列,这一点尤其突出。
- 激活和中间状态存储:在训练过程中,需要存储前向传播中的中间激活状态,以便于反向传播时使用。这增加了额外的内存负担。
为了解决这些问题,我们今天来总结以下一些常用的加速策略
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· 白话解读 Dapr 1.15:你的「微服务管家」又秀新绝活了
2023-05-13 视觉大模型DINOv2:自我监督学习的新领域
2022-05-13 端到端的特征转换示例:使用三元组损失和 CNN 进行特征提取和转换