主要观点总结
Nou Research宣布使用与架构和网络无关的分布式优化器成功将训练LLM时GPU间的通信量降低了1000到10000倍，并介绍了相关实验和结果。该优化器被称为DisTrO，可用于训练大型神经网络，通过降低通信开销来提高训练效率，同时还具有通用、可扩展和时钟同步等特点。除了训练LLM，DisTrO还可应用于联邦学习和创建虚拟异构GPU集群等领域。
关键观点总结
关键观点1: Nou Research使用分布式优化器DisTrO降低了LLM训练时GPU间的通信量。
DisTrO通过不依赖摊销分析的方式，将GPU间通信要求降低了四到五个数量级，解决了训练大规模神经网络的通信开销问题。
关键观点2: DisTrO的优势和特点。
DisTrO是通用、可扩展和时钟同步的，能够支持分布式数据并行训练（DDP），并且对于神经网络架构和电信网络的拓扑不敏感。此外，它还可以创建完全去中心化且无需许可的网络来协作和共享资源。
关键观点3: DisTrO的实验和结果。
实验证明，DisTrO可以在不影响训练效果的情况下，将通信量大幅度降低。例如，在训练LLM的实验中，通信量从74.4GB减少到86.8MB，相当于带宽压力减少了857倍。此外，DisTrO还具有弹性和适应性，可以适应新节点的加入和少量降级或丢弃的节点。
关键观点4: DisTrO的应用前景。
DisTrO可用于联邦学习、创建虚拟异构GPU集群等领域。其进一步大规模应用可能会缓解大型数据中心所带来的能源消耗、基础设施成本和土地使用等相关问题。
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新智元报道 编辑：alan 【新智元导读】 近日，Nous Research宣布了一项重大突破，通过使用与架构和网络无关的分布式优化器，研究人员成功将训练LLM时GPU间的通信量降低了1000到10000倍！ 如果可以使用世界上所有的算力来训练AI模型，会怎么样？ 近日，凭借发布了开源的Hermes 3（基于Llama 3.1）而引起广泛关注的Nous Research，再次宣布了一项重大突破——DisTrO（分布式互联网训练）。 通过使用与架构和网络无关的分布式优化器，研究人员成功将训练LLM时GPU间的通信量降低了1000到10000倍！ 初步技术报告：https://github.com/NousResearch/DisTrO/ 在如此夸张的改进之下，大模型训练的重要成本和瓶颈——带宽，也就不再是问题。 使用DisTrO的方法，你可以将训练负载分布到互联网上，而整个网络世界也就成为了一个巨大的异构的AI服务器集群。 ——任何有相关算
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