DeepSpeed是一个由微软开发的深度学习优化库，专为大规模模型训练与推理设计。它不仅简化了分布式训练和推理的过程，还大幅提升了效率和效果。本文将详细探讨DeepSpeed的关键功能、最新动态以及如何在实际场景中应用DeepSpeed来加速AI模型的训练与推理。
DeepSpeed最新动态
- 2024年3月：推出DeepSpeed-FP6，专注于为大型语言模型提供FP6中心化服务，显著提升服务效能。
- 2024年1月：DeepSpeed-FastGen引入Mixtral, Phi-2, 和 Falcon支持，进一步增强性能和功能。
- 2023年11月：在第四代Intel® Xeon® 可扩展处理器上实现Llama 2推理，通过DeepSpeed实现显著的性能提升。
深度加速训练：DeepSpeed-Training
DeepSpeed通过系统创新（如ZeRO、3D-Parallelism等）极大地提升了大规模深度学习训练的效率和易用性，重新定义了可能达到的训练规模。
深度加速推理：DeepSpeed-Inference
DeepSpeed将并行技术和高性能推理内核结合，支持前所未有的推理规模，同时实现极低延迟和高吞吐量，显著降低成本。
深度加速压缩：DeepSpeed-Compression
DeepSpeed提供易于使用的模型压缩技术，帮助研究人员和实践者在保持较快速度和较小模型大小的同时，显著降低压缩成本。
科学加速：DeepSpeed4Science
通过AI系统技术创新，DeepSpeed4Science倡议旨在帮助领域专家解锁当今最大的科学难题。
在Azure上使用DeepSpeed
推荐在Azure上使用DeepSpeed，这是最简单的方法。用户可以通过AzureML配方轻松部署和运行DeepSpeed。
DeepSpeed的广泛应用
DeepSpeed已被广泛应用于训练多种大规模模型，包括Megatron-Turing NLG（530B）、BLOOM（176B）等，是微软“AI at Scale”倡议的重要组成部分。
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