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f70ba786
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6月 03, 2021
作者:
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MaoXianxin
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OneFlow深度学习框架交流群讨论精选(一)
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# OneFlow深度学习框架交流群讨论精选(一)
OneFlow 即将开源,“OneFlow 深度学习框架微信交流群”中已经聚集了一大群深度学习理论研究者、工程实践者、知识精英,在OneFlow 开源前讨论对 OneFlow 的期待,以及深度学习框架的未来趋势。
不少讨论的技术话题我们认为很有价值,我们选择其中有代表性的展示给未能参与讨论的朋友们。
以下内容摘录自 2020.7.25 OneFlow深度学习框架交流群。
![](
https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina/20210603161645.png
)
**太长不看版本**
举个例子,整个神经网络有的层次在一组卡上,另外一些层次在另一组卡上,两组卡以接力的方式协同工作。谷歌有一篇文章 gpipe。是分多个阶段,在设备之间流水执行。
OneFlow团队通过理论分析证明了在某些特定场景下,流水并行是最优选择,并在OneFlow中应用。
**讨论过程:**
![](
https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina/20210603161708.png
)
![](
https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina/20210603161749.png
)
**太长不看版本**
模型并行的难度主要在于将模型切分到具体的物理设备上,编程和调试难度都较高,其次模型并行中高效率地实现也很难。
TensorFlow和Pytorch因为历史包袱的原因,在已有框架下做模型并行,较难有优雅且高效的实现。
个别后发的厂商,提出了自己的方案解决模型并行问题,包括OneFlow。
**讨论过程:**
![](
https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina/20210603161813.png
)
![](
https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina/20210603161837.png
)
**太长不看版本**
虽然有越来越多的超大规模模型面世,但是不能断定大模型是趋势。已有框架对大规模模型问题的支持并不理想,往往需要定制框架。OneFlow 想从框架级别解决这类问题,并且认为解决问题的过程中积累的经验,对于非大规模模型问题,也是有益的。
想从软件角度解决深度学习的算力问题,让大量“一般”的芯片协同起来像一个“超级芯片”那样工作,让分布式训练中的“核武器”平民化。
**讨论过程:**
(有人举了BERT、GPT等大模型例子)
![](
https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina/20210603161857.png
)
![](
https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina/20210603161923.png
)
**太长不看版本**
为了方便用户从其它框架到OneFlow的转入转出。OneFlow支持onxx,在一些固定结构的模型上可以直接转化,相关工作还在持续开发。
OneFlow在开源同时,开放的Model Zoo中会包括一些常见的模型,它们与pytorch、tensorflow均已对齐。预训练模型也会逐步完善。
与其它框架对标的常见op均已提供,部分少见的op也在完善,并且可以让用户自定义op。
**讨论过程:**
![](
https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina/20210603161941.png
)
![](
https://maoxianxin1996.oss-accelerate.aliyuncs.com/codechina/20210603140942.png
)
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