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传统 HPC 中的存储问题 传统HPC有很多科学计算问题,例如方程式的求解,这里很重要的一个基础问题就是矩阵运算。当一个矩阵非常大的时候,需要将矩阵拆解成很多子矩阵,由多个节点来协作完成计算。下面举一个简单的例子来描述一下这个过程。 四个进程 P1,P2,P3,P4,一起计算一个很大的矩阵,每一个进程分到了矩阵的一个子矩阵,负责子矩阵的运算。 这一整个矩阵在存储系统里面是用一个大文件来表示的。
LORA也是类似的思想,并且它不再局限于Embedding层,而是所有出现大矩阵的地方,理论上都可以用到这样的分解。 但是与Albert不同的是,Albert直接用两个小矩阵替换了原来的大矩阵,而LORA保留了原来的矩阵W,但是不让W参与训练,所以需要计算梯度的部分就只剩下旁支的A和B两个小矩阵。
优化方法 冷启动的优化涉及开发侧、函数计算平台双方共同的努力。函数计算CFC平台已经对系统侧的冷启动做了大量优化。
如果你感兴趣,可以参看这个开源库(开源GPT: github.com/karpathy/na… 附录 矩阵乘法 在嵌入部分中,我们引入了向量和矩阵的概念。矩阵有两个维度(行数和列数)。向量也可以看作一个只有一个维度的矩阵。两个矩阵的乘积定义为: 点表示相乘。现在我们再看一下第一张图中蓝色和有机神经元的计算。
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