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 LightSeq, 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. LightSeq 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 LightSeq 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程序中被证明是强大的。 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的推断, 要么只优化类似 BERT 的编码器模型。 在本文中, 我们展示了 LightSeq, 一个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, 用于计算变换器神经层的流和内存存访问模式。 LightSeq 支持各种网络结构, 包括 BERT( 仅使用编码器)、 GPT(仅使用解码器)和变换器( ender- decoder ) 。 我们在使用不同模型和数据集的GPUPS的实验显示, LightSeq比以前的系统快1.4-3.5x。 特别是, LightSeq比现有的大型公共机器翻译基准(WMT14 英德) 加快了308%的培训速度。

0
下载
关闭预览

相关内容

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/
专知会员服务
44+阅读 · 2021年6月1日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
306+阅读 · 2020年11月26日
Transformer文本分类代码
专知会员服务
116+阅读 · 2020年2月3日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月16日
3倍加速CPU上的BERT模型部署
ApacheMXNet
11+阅读 · 2020年7月13日
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
BERT/Transformer/迁移学习NLP资源大列表
专知
19+阅读 · 2019年6月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Deep Compression/Acceleration:模型压缩加速论文汇总
极市平台
14+阅读 · 2019年5月15日
进一步改进GPT和BERT:使用Transformer的语言模型
机器之心
16+阅读 · 2019年5月1日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
Arxiv
11+阅读 · 2021年10月26日
Arxiv
3+阅读 · 2021年10月14日
Arxiv
17+阅读 · 2021年3月29日
Arxiv
6+阅读 · 2019年3月19日
Neural Speech Synthesis with Transformer Network
Arxiv
5+阅读 · 2019年1月30日
VIP会员
相关资讯
3倍加速CPU上的BERT模型部署
ApacheMXNet
11+阅读 · 2020年7月13日
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
BERT/Transformer/迁移学习NLP资源大列表
专知
19+阅读 · 2019年6月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Deep Compression/Acceleration:模型压缩加速论文汇总
极市平台
14+阅读 · 2019年5月15日
进一步改进GPT和BERT:使用Transformer的语言模型
机器之心
16+阅读 · 2019年5月1日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员