【开源自荐】Colossal-AI - 高效的分布式人工智能训练系统

项目地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI

类别：Python，机器学习

项目后续更新计划： 随着模型不断增大，训练大模型的需求将持续增加。Colossal-AI项目将持续探索多个前沿技术方向，为大模型训练提供最优选择： ￮ 在模型并行方面，我们将继续探索新的模型并行方法，并支持最佳并行策略自动搜索。 ￮ 在异构计算上，我们也将做新的尝试，更高效地利用GPU、CPU、内存以及硬盘等。 ￮ 我们将针对大模型训练，探索新的内存/速度/通信优化策略。

项目描述： Colossal-AI是一个高效的分布式人工智能训练系统，它作为深度学习框架的内核，能帮助用户在最大化提升人工智能训练效率的同时最小化训练成本。与英伟达的Megatron-LM相比，Colossal-AI仅需一半数量的GPU即可完成GPT-3训练，半小时预训练ViT-Base/32，2天训完15亿参数GPT模型。它提供自动超高维并行、大规模优化库、自适应任务调度、消除冗余内存、最新模型复现等前沿技术，简洁易用，是解放AI生产力的最佳选择。该项目一经开源，便迅速登上GitHub热榜Python方向世界第一。

推荐理由： 业内主流的分布式训练方法有以下痛点 ￮ 并行维度受限于3维，效率不高，GPU算力的峰值利用率最高只能达到30% ￮ 模型分布式部署困难，需要高深专业背景知识和大量手动调优 ￮ 通用性差，是定制化、与硬件直接整合的解决方案，无法在丰富的应用场景中实现快速部署。 针对这些痛点，Colossal-AI提供了一套功能强大、并行效率高、通用性强、低成本的高效训练方案，帮助适应快速迭代的算法和模型，将AI大模型以低成本便捷推广到更多应用场景中。

示例代码：（可选）长度：1-20 行 colossalai.launch( config=my_config, rank=rank, world_size=world_size, backend='nccl', port=29500, host='localhost' ) engine, traindataloader, , _ = colossalai.initialize( model=model, optimizer=optimizer, criterion=criterion, train_dataloader=train_dataloader )

截图：（可选）gif/png/jpg

模型参数量爆发式增长，增大了市场对算力的需求

Colossal-AI