Transformer-based models have proven to be powerful in many natural language, computer vision, and speech recognition applications. It is expensive to train these types of models due to unfixed input length, complex computation, and large numbers of parameters. Existing systems either only focus on efficient inference or optimize only BERT-like encoder models. In this paper, we present LightSeq2, a system for efficient training of Transformer-based models on GPUs. We propose a series of GPU optimization techniques tailored to computation flow and memory access patterns of neural layers in Transformers. LightSeq2 supports a variety of network architectures, including BERT (encoder-only), GPT (decoder-only), and Transformer (encoder-decoder). Our experiments on GPUs with varying models and datasets show that LightSeq2 is 1.4-3.5x faster than previous systems. In particular, it gains 308% training speedup compared with existing systems on a large public machine translation benchmark (WMT14 English-German).


翻译:以变换器为基础的模型在许多自然语言、计算机视觉和语音识别应用中被证明是强大的。由于未固定输入长度、复杂计算和大量参数,培训这些类型的模型费用昂贵。现有的系统要么只侧重于高效推断,要么只优化类似于 BERT 的编码器模型。在本文中,我们展示了LightSeq2, 这是一种高效培训基于变换器的GPU模型的系统。我们建议了一系列的GPU优化技术,专门用于计算变换器神经层的流和内存存存访问模式。 LightSeq2 支持各种网络结构,包括BERT(只使用编码器)、GPT(只使用解码器)和变换器(只使用编码器)。我们用不同模型和数据集对GPUP的实验显示,LightSeq2比以前的系统快1.4-3.5x。特别是,在大型公共机器翻译基准(WMT14英德)上,它比现有的系统提高了308%的培训速度。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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