समाचारं

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

मूलभूतसॉफ्टवेयररूपेण गहनशिक्षणरूपरेखा न केवलं गहनशिक्षणप्रौद्योगिक्याः तीव्रप्रगतिं प्रवर्धयति, अपितु कृत्रिमबुद्धिप्रौद्योगिक्याः व्यापकप्रयोगाय ठोसमूलं स्थापयति

गहनशिक्षणरूपरेखा विकासकान् सुविधाजनकं सुलभं च विकास-अन्तरफलकं प्रदाति यत् अत्यन्तं अमूर्तदत्तांशं संचालनं च करोति, येन विकासकाः अन्तर्निहितदत्तांशसंसाधनस्य विवरणेषु फसितुं विना एल्गोरिदम्-माडलयोः डिजाइनं प्रति अधिकं ध्यानं दातुं शक्नुवन्ति एतेषां अन्तरफलकानां माध्यमेन विकासकानां प्रत्यक्षतया जटिल-अन्तर्निहित-हार्डवेयर-विकास-विवरणानां ग्रहणस्य, व्यवहारस्य च आवश्यकता नास्ति, अतः विकास-दक्षतायां अनुभवे च बहुधा सुधारः भवति द्वितीयं, गहनशिक्षणरूपरेखा स्वचालितभेदस्य शक्तिशाली कार्यं अपि प्रदाति विकासकानां कृते प्रायः केवलं अग्रे प्रसारणजालस्य कोडलेखनस्य आवश्यकता भवति, यदा तु बोझिलपृष्ठप्रसारजालं स्वयमेव रूपरेखाद्वारा सम्पन्नं भवति

चीनस्य प्रथमः स्वविकसितः, विशेषता-समृद्धः, मुक्तस्रोतः, मुक्तगहनशिक्षणमञ्चः इति नाम्ना Fei Paddle इति संस्करणं १.० तः विमोचितम् अस्ति, यत् पूर्वनिर्धारितरूपेण स्थिरप्रतिमानां उपयोगं करोति, संस्करणं २.० यावत्, यत् पूर्वनिर्धारितरूपेण गतिशीलप्रतिमानां उपयोगं करोति, एकीकरणं च साक्षात्कर्तुं शक्नोति of dynamic and static images and training and push Fei Paddle Framework इदं गतिशीलग्राफिक्सस्य लचीलतां स्थिरग्राफिक्सस्य दक्षतां च सम्यक् एकीकृत्य, तथा च मॉडलानां संकरसमान्तरप्रशिक्षणस्य समर्थनं करोति हालमेव, संस्करणं 3.0, यत् परिष्कृतम् अस्ति बृहत् मॉडलानां युगं, आधिकारिकतया विमोचितम् अस्ति! Flying Paddle इत्यनेन आधिकारिकतया फ्रेम प्रौद्योगिकी नवीनतायाः नूतना पीढी उद्घाटिता अस्ति!

डिजाइन चिन्तनम्

गहनशिक्षणरूपरेखायाः डिजाइनं कृत्रिमबुद्धिप्रौद्योगिक्याः विकासाय महत्त्वपूर्णं भवति, तस्य मूलनिर्माणलक्ष्यं च गहनशिक्षणप्रौद्योगिक्याः नवीनतां अनुप्रयोगं च सुलभं कर्तुं भवति

एतत् कथं करणीयम् ?

रूपरेखायां विकासकानां हार्डवेयरनिर्मातृणां च आवश्यकतानां पूर्णतया विचारः करणीयः ।

उपयोक्तुः दृष्ट्या उत्तमः गहनशिक्षणरूपरेखा विकासकान् परमविकासानुभवं प्रदातुम् अर्हति । अस्य अर्थः न केवलं उपयोक्तृ-अनुकूलं विकास-वातावरणं प्रदातुं, अपितु महत्त्वपूर्णं यत्, विकासकानां शिक्षणव्ययस्य समयव्ययस्य च महत्त्वपूर्णं न्यूनीकरणं कर्तुं समर्थं भवितुमर्हति, तथैव विकासस्य सुविधायां महत्त्वपूर्णं सुधारं कर्तुं शक्नोति अस्य कृते उड्डयनपैडलरूपरेखा "गतिस्य स्थिरतायाः च एकीकरणं, प्रशिक्षणस्य धक्कायाश्च एकीकरणं, स्वचालितसमान्तरता च" इति अवधारणाम् अग्रे स्थापयति, यत् विकासदक्षतायां बहुधा सुधारं करोति

हार्डवेयर-अनुकूलनस्य दृष्ट्या आधुनिक-गहन-शिक्षण-अनुप्रयोगानाम् प्रायः विविध-हार्डवेयर-मञ्चेषु चालनस्य आवश्यकता भवति अतः, रूपरेखा विविध-विभिन्न-हार्डवेयर-यन्त्राणां सह सङ्गत-अनुकूलता च भवितुमर्हति एतदर्थं भिन्न-भिन्न-हार्डवेयर-अन्तरफलकानां मध्ये भेदं बुद्धिपूर्वकं पृथक् कर्तुं व्यापक-हार्डवेयर-अनुकूलतां प्राप्तुं च ढाञ्चायाः आवश्यकता वर्तते । तस्मिन् एव काले हार्डवेयरस्य कार्यक्षमतां पूर्णं क्रीडां दातुं ढाञ्चे हार्डवेयरसंसाधनानाम् उपयोगे इष्टतमं कार्यक्षमतां सुनिश्चित्य सॉफ्टवेयर-हार्डवेयरयोः एकत्र कार्यं कर्तुं क्षमता अपि आवश्यकी भवति

तस्मिन् एव काले एआइ-प्रौद्योगिकीविकासस्य समग्रप्रवृत्तिः उद्योगस्य वास्तविक-अनुप्रयोग-आवश्यकता च अपि उत्तम-रूपरेखायाः ध्यानं दातुं आवश्यकम् अस्ति

प्रौद्योगिकीविकासस्य दृष्ट्या बृहत्भाषाप्रतिरूपं (LLM), MOE (विशेषज्ञानाम् मिश्रणम्), बहुविधता, विज्ञानस्य कृते AI इत्यादीनि अत्याधुनिकप्रौद्योगिकीनि क्रमेण नवीनसंशोधनस्थानानि अभवन् यथा यथा प्रतिरूपस्य जटिलता वर्धते तथा तथा कम्प्यूटिंग-अटङ्काः, भण्डारण-अटङ्काः, स्मृति-प्रवेश-अटङ्काः, संचार-अटङ्काः च इत्यादयः समस्याः क्रमेण अधिकं प्रमुखाः भवन्ति, वितरित-प्रशिक्षणस्य सामान्य-प्रदर्शन-अनुकूलनस्य च आवश्यकता अधिकाधिकं तात्कालिकं भवति

औद्योगिकीकरणस्तरस्य, रूपरेखायाः पूर्णप्रक्रियाक्षमता आवश्यकाः सन्ति ये प्रशिक्षणस्य, संपीडनस्य, तर्कस्य च एकीकरणस्य समर्थनं कुर्वन्ति । अस्य अर्थः अस्ति यत् आदर्शप्रशिक्षणात् अनुकूलनपर्यन्तं वास्तविकनियोजनं अनुमानं च यावत्, गहनशिक्षणप्रौद्योगिक्याः उद्योगस्य वास्तविकआवश्यकतानां पूर्तये ढाञ्चा सम्पूर्णं कुशलं च समाधानं प्रदातव्यम्

केवलं एकः रूपरेखा यः प्रवृत्तिभिः सह तालमेलं स्थापयितुं शक्नोति तथा च पालिशं सहितुं शक्नोति सः उद्योगे, शिक्षाक्षेत्रे, अनुसन्धानस्य च सर्वेषां वर्गानां विकासकानां कृते निरन्तरं स्थिरं च समर्थनं दातुं शक्नोति।

Flying Paddle Frame 3.0 इत्यस्य डिजाइन अवधारणा मुख्यविशेषता च

उपर्युक्तानि आवश्यकतानि सारांशतः, Feipiao विकासकान् गहनशिक्षणरूपरेखां प्रदास्यति यत् "गतिशीलं स्थिरं च एकीकृत्य, प्रशिक्षणं तथा धक्का, स्वचालितसमान्तरीकरणं, स्वचालितं अनुकूलनं, व्यापकं हार्डवेयर अनुकूलनं च एकीकृत्य विकासकाः वितरितं कोडं लिखितुं शक्नुवन्ति यथा स्टैण्ड- लेखनम् alone code, without the need for जटिलसञ्चारस्य तथा समयनिर्धारणस्य तर्कस्य बोधं कृत्वा, भवन्तः बृहत् मॉडल्-विकासस्य साक्षात्कारं कर्तुं शक्नुवन्ति, यथा गणितीयसूत्रं लिखितुं, हार्डवेयर-विकास-भाषायाः उपयोगं विना, जटिल-सञ्चालक-कर्नेल्-सङ्केतानां लेखनार्थं,; तथा च भवन्तः कुशलं संचालनं प्राप्तुं शक्नुवन्ति।

Flying Paddle Framework संस्करणं 3.0 अस्तित्वं प्राप्तवान्, गतिशीलं स्थिरं च एकीकृत्य, प्रशिक्षणं धक्कां च एकीकृत्य, अस्य विकासस्य अन्तरफलकं 2.x संस्करणेन सह पूर्णतया संगतम् अस्ति अस्य अर्थः अस्ति यत् 2.x संस्करणस्य उपयोगेन विकसितः कोडः अधिकतया परिवर्तनं विना प्रत्यक्षतया 3.0 संस्करणे चालयितुं शक्नोति । इदं चतुर्णां नवीनविशेषतानां प्रारम्भे केन्द्रितं भवति: गतिशीलं स्थिरं च एकीकृतस्वचालितं समानान्तरीकरणं, संकलकस्वचालितअनुकूलनं, बृहत्माडलप्रशिक्षणं पुश-एकीकरणं च, बृहत्-माडल-बहु-हार्डवेयर-अनुकूलनं च एतानि विशेषतानि Flying Propeller Framework इत्यस्य २.६ संस्करणात् अथवा ततः पूर्वं विकसितानि सन्ति, अधुना बाह्यपरीक्षणस्य उपयोगस्य चरणं प्राप्तवन्तः । एतेषां नूतनानां विशेषतानां कारणेन उपयोक्तृ-अनुभवस्य, कार्यक्षमतायाः, गौण-विकासस्य सुविधायाः, हार्डवेयर-अनुकूलनशीलतायाः च दृष्ट्या महत्त्वपूर्णाः सुधाराः अभवन् । अस्मिन् संस्करणे framework 2.x संस्करणस्य केषाञ्चन विद्यमानकार्यस्य सुधारः अस्ति, तथा च नूतनानां विशेषतानां उपयोगं विना परिपक्वः स्थिरः च अस्ति ।

रूपरेखा वास्तुकला अवलोकन

गहनशिक्षणरूपरेखायाः उपर्युक्तलक्षणानाम् साक्षात्कारार्थं रूपरेखायाः वास्तुकला सावधानीपूर्वकं परिकल्पनीया यत् एतत् सुनिश्चितं भवति यत् सा विविधजटिलप्रतिरूपनिर्माणस्य समर्थनं कर्तुं शक्नोति तथा च विविधचिपैः सह निर्विघ्नसमायोजनं प्राप्तुं शक्नोति। तदनन्तरं, Flying Paddle इत्यस्य नूतनपीढीरूपरेखायां आच्छादितानां कार्यात्मकमॉड्यूलानां, तथैव एतेषां मॉड्यूलानां मध्ये अन्तरक्रियाः, संयोजनानि च विस्तरेण प्रदर्शयितुं सहजं वास्तुकलाचित्रस्य उपयोगः भविष्यति Flying Paddle Framework 3.0 इत्यस्य वास्तुकलाचित्रं निम्नलिखितम् अस्ति ।

Flying Paddle Framework 3.0 वास्तुकला आरेख

समृद्धाः अन्तरफलकाः : उड्डयनपैडलरूपरेखा गहनशिक्षणसम्बद्धानि विविधानि विकासअन्तरफलकानि प्रदाति, यथा टेन्सरप्रतिनिधित्वं, गणितीयगणना, मॉडलजालीकरणं, अनुकूलनरणनीतयः इत्यादयः एतेषां अन्तरफलकानां माध्यमेन विकासकाः सहजतया स्वस्य गहनशिक्षणप्रतिमानं निर्मातुं प्रशिक्षितुं च शक्नुवन्ति, अन्तर्निहिततांत्रिकविवरणेषु न गत्वा ।

विकास-अन्तरफलकस्य अन्तर्गतं फ्लाइंग-पैडल-रूपरेखां चतुर्षु स्तरेषु विभक्तुं शक्यते : प्रस्तुति-स्तरः, समय-निर्धारण-स्तरः, संचालक-स्तरः, अनुकूलन-स्तरः च

प्रस्तुतिस्तरः: कम्प्यूटेशनलग्राफस्य अभिव्यक्तिं परिवर्तनं च केन्द्रीक्रियते, तथा च अत्यन्तं स्केलयोग्यमध्यवर्तीप्रतिनिधित्वपीआईआरद्वारा गतिशीलं स्थिरं (गतिशीलग्राफं स्थिरग्राफं), स्वचालितविभेदनं, स्वचालितसमान्तरता, संचालकसंयोजनं, तथा च कम्प्यूटेशनलग्राफअनुकूलनं इत्यादीनि मूलकार्यं प्रदाति ठोस समर्थन।

समयनिर्धारणस्तरः : कोडस्य अथवा गणनाग्राफस्य बुद्धिमान् आर्केस्ट्रेशनस्य कुशलनिर्धारणस्य च उत्तरदायी, तथा च वास्तविक आवश्यकतानुसारं ग्राफिक्स् स्मृतिः स्मृतिश्च प्रबन्धयितुं अनुकूलितुं च क्षमता, तथा च गतिशीललेखानां स्थिरलेखानां च कुशलनिष्पादनस्य समर्थनं करोति विकासकाः मॉडलविकासाय गतिशीलग्राफिक्स् अथवा स्थिरग्राफिक्स् इत्यस्य उपयोगं कर्तुं चयनं कुर्वन्ति वा, Flying Paddle Framework इष्टतमसंसाधनस्य उपयोगं सुनिश्चित्य कुशलं निष्पादनवातावरणं प्रदातुं शक्नोति

ऑपरेटर लेयर : एतत् न्यूरल नेटवर्क् कम्पाइलर् CINN तथा ऑपरेटर् लाइब्रेरी PHI इत्यनेन निर्मितं भवति, यत्र टेन्सर परिभाषा, ऑपरेटर परिभाषा, स्वचालित ऑपरेटर फ्यूजन, ऑपरेटर कर्नेल् कार्यान्वयन इत्यादीनि प्रमुखकार्यं कवरं भवति

अनुकूलनस्तरः : अस्य उपयोगः अन्तर्निहितचिपस्य अनुकूलनं कार्यान्वितुं भवति, यत्र उपकरणप्रबन्धनम्, संचालकस्य अनुकूलनं, संचारअनुकूलनं, संकलनप्रवेशः इत्यादीनि कार्याणि सन्ति

निम्नलिखितम् Flying Paddle 3.0 संस्करणस्य आर्किटेक्चरस्य नूतनस्य प्रमुखस्य च उन्नयनस्य विषये केन्द्रितं भविष्यति अस्मिन् उन्नयनं मुख्यतया निम्नलिखितमॉड्यूलानि समाविष्टानि सन्ति ।

1) अत्यन्तं स्केल-करणीयं मध्यवर्ती प्रतिनिधित्वं पीआईआर, सम्पूर्णस्य वास्तुकलानां कृते एकीकृतं मध्यवर्ती प्रतिनिधित्वं निर्माय, रूपरेखास्तरस्य प्रत्येकस्य मॉड्यूलस्य बाधां भङ्गयति तथा च वैज्ञानिकगणना, संकलनअनुकूलनं, बृहत्प्रतिरूपं च क्षेत्रेषु उड्डयनपैडलस्य क्षमतां वर्धयति ;

२) तंत्रिकाजालसंकलकः स्वचालितरूपेण स्वचालितसंलयनस्य नीतिट्यूनिङ्गस्य च माध्यमेन मॉडलस्य अन्त्यतः अन्तः प्रदर्शनं अनुकूलितं करोति, बहुधा च सुधारयति;

३) स्वचालितसमान्तरीकरणेन बृहत् मॉडलदृश्यानां मॉडलविकासस्य प्रदर्शनस्य अनुकूलनस्य च व्ययः न्यूनीकरोति, तथा च बृहत् मॉडलदृश्यानां उपयोक्तृअनुभवे बहुधा सुधारः भवति

अत्यधिक विस्तारित मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व पीआईआर

कम्प्यूटेशनल आलेखानां मध्यवर्ती प्रतिनिधित्वं (IR) गहनशिक्षणरूपरेखाप्रदर्शन अनुकूलनस्य, अनुमाननियोजनस्य, संकलकानां च महत्त्वपूर्णः आधारशिला अस्ति अन्तिमेषु वर्षेषु अधिकाधिकाः रूपरेखाः शोधकर्तारः च गहनशिक्षणार्थं तंत्रिकाजालप्रतिमानानाम् अनुकूलने संकलकप्रौद्योगिकीम् प्रवर्तयन्ति, अस्य आधारेण च, तेषां तंत्रिकाजालस्य स्वचालितरूपेण अनुकूलनं, कोडीकरणं च कर्तुं संकलक-अवधारणानां, प्रौद्योगिकीनां, साधनानां च उपयोगः कृतः बृहत् मॉडल् युगे लचीलता, मापनीयता, पूर्णता च इत्येतयोः दृष्ट्या IR इत्यस्य अधिकानि आवश्यकतानि सन्ति ।

अतः संस्करण 3.0 इत्यस्य अन्तर्गतं फेइपिआओ आधारभूतसंरचनास्तरस्य मध्यवर्तीप्रतिनिधित्वस्य परिभाषां मानकीकृत्य सम्पूर्णस्य वास्तुकलानां एकीकृतप्रतिनिधित्वं प्राप्तुं तथा च सर्वासु दिक्षु अपस्ट्रीम-डाउनस्ट्रीमेषु विकासपरिणामानां साझेदारीम् अकरोत् Feipiao इत्यस्य नवीनपीढीयाः IR आर्किटेक्चर उच्चलचीलतायाः उच्चमापनीयतायाः च द्वयोः महत्त्वपूर्णयोः आयामयोः केन्द्रितः अस्ति समर्थनं, अधिकसुविधापूर्वकं बृहत्प्रतिमानानाम् स्वचालितसमान्तरीकरणस्य अन्तर्गतं समृद्धविभाजनरणनीतयः समर्थनं करोति, तथा च स्वचालितप्रदर्शनअनुकूलनं बहु-हार्डवेयर-अनुकूलनं च प्राप्तुं तंत्रिकाजालसंकलकेन सह निर्विघ्नतया सम्बद्धं भवति

फ्लाइंग पैडल इन्टरमीडिएट रिप्रेजेण्टेशन (PIR) तलस्तरस्य अत्यन्तं स्केलयोग्यमूलघटकानाम् एकं समुच्चयं सारयति, यत्र प्रकारः, विशेषता, ओपी, लक्षणं, अन्तरफलकं च आच्छादयति, तथा च बोलीयाः अवधारणां परिचययति, विकासकान् लचीलेन स्वतन्त्रतया विस्तारं अनुकूलनं च कर्तुं क्षमताम् अयच्छति, एवं व्यापकं दृढं च शब्दार्थव्यञ्जनक्षमतां प्रदाति। मॉडल-प्रतिनिधित्व-स्तरस्य, बहुभाषाणां मॉड्यूलर-प्रबन्धनस्य एकीकृत-बहु-अन्त-प्रतिनिधित्वस्य च माध्यमेन, प्रशिक्षणं अनुमानं च एकीकृत्य सम्पूर्णस्य आर्किटेक्चरस्य एकीकृतं प्रतिनिधित्वं प्राप्यते, संचालकानाम् संकलकानां च मध्ये निर्विघ्नं संयोजनं प्राप्यते, स्वचालितं अनुकूलनं बहु-हार्डवेयर-अनुकूलनं च भवति समर्थिताः सन्ति । ग्राफरूपान्तरणस्तरस्य, अन्तर्निहितमॉड्यूलस्य एकीकरणेन मूलभूतसंकल्पनानां सरलीकरणेन च, उपयोक्तृभ्यः न्यूनलाभं, उपयोगाय सुलभं, उच्चप्रदर्शनस्य च विकासस्य अनुभवं प्रदाति, तथैव समृद्धं प्लगयोग्यं च Pass अनुकूलनतन्त्रं प्रदाति Flying Paddle PIR Static Single Assignment (SSA) सिद्धान्तस्य पालनम् करोति यत् एतत् सुनिश्चितं करोति यत् मॉडलः निर्देशित-अचक्रीय-ग्राफस्य समकक्षः अस्ति, तथा च गणना-ग्राफस्य अमूर्ततायै Value and Operation इत्यस्य उपयोगं करोति, यत्र Operation नोड्स् इत्यस्य प्रतिनिधित्वं करोति तथा Value एज्स् इत्यस्य प्रतिनिधित्वं करोति

संचालनं गणनालेखे एकं नोडं प्रतिनिधियति: प्रत्येकं संचालनं एकं संचालकं प्रतिनिधियति तथा च शून्यं वा अधिकानि क्षेत्राणि सन्ति । Region एकं समापनं प्रतिनिधियति, यस्मिन् शून्यं वा अधिकं वा Blocks भवितुं शक्नोति । खण्डः एकं मूलभूतं खण्डं प्रतिनिधियति यत् स्थिरैकनिर्देशन (SSA) सिद्धान्तस्य अनुरूपं भवति तथा च शून्यं वा अधिकं वा Operations भवति । एतेषु त्रयेषु पाशनीडस्य माध्यमेन मनमाना जटिलव्याकरणसंरचनानां निर्माणं कर्तुं शक्यते ।

मूल्यं गणनालेखे एकं निर्देशितं धारं प्रतिनिधियति: तस्य उपयोगः द्वयोः Operationsयोः संयोजनाय भवति, अतः कार्यक्रमे Use-Define chain (अर्थात UD chain) इत्यस्य वर्णनं भवति तेषु OpResult परिभाषा-अन्तरूपेण कार्यं करोति तथा च मूल्यं परिभाषितुं उपयुज्यते यदा OpOperand उपयोग-अन्तरूपेण कार्यं करोति तथा च कस्यचित् मूल्यस्य उपयोगस्य वर्णनं करोति

Feipiao PatternRewriter तथा Declarative Rewrite Rule (संक्षेपेण DRR) इति द्वौ Pass विकासतन्त्रौ प्रदाति, येषु अनुकूलनस्य लचीलतां विकासस्य सुगमतां च गृह्णाति त्रिचरणीयः Pass विकासपद्धतिः विकासकाः अन्तर्निहितस्य IR इत्यस्य विवरणेषु ध्यानं न दत्त्वा Pass तर्कस्य संसाधने अधिकं ध्यानं दातुं शक्नुवन्ति । पीआईआरस्य पासविकासतन्त्रस्य उपयोगेन, अनुमानपरिदृश्येषु प्रयुक्ते सति पासविकासव्ययः ५८% न्यूनीकरोति, तदा ८४% अधिकानि आदर्शअनुमानाः १०% अधिकं त्वरिताः भवन्ति;

तंत्रिका जालसंकलक स्वचालित अनुकूलन

अस्माभिः संकलकप्रौद्योगिकीविकासः करणीयः इति कारणानि त्रीणि सन्ति-

१) हार्डवेयर विकासस्य प्रवृत्तिः : हार्डवेयर विकासस्य इतिहासं प्रौद्योगिकीविकासस्य लक्षणं च संयोजयित्वा कम्प्यूटिंगशक्तिः स्मृतिपरिवेशप्रदर्शनस्य अपेक्षया बहु शीघ्रं विकसिता भवति, CPU प्रदर्शनं तथा बसस्मृतिप्रवेशप्रदर्शनं स्मृतिप्रवेशगहनसञ्चालकानां (norm class) प्रदर्शनं प्रभावितं करोति , सक्रियणम्, इत्यादीनि) ,CPU प्रदर्शनं बस बैण्डविड्थं च समयनिर्धारणं ,प्रदर्शनं प्रभावितं करोति। संकलक-आधारित स्वचालित संलयन सामान्य अनुकूलन प्रौद्योगिकी स्मृतिपरिवेशस्य मात्रां न्यूनीकृत्य संचालकानाम् संख्यां च न्यूनीकृत्य, संकलकप्रौद्योगिकी गहनशिक्षणरूपरेखायाः मानकघटकं भविष्यति

२) आदर्शविकासप्रवृत्तिः : आदर्शसंरचनायाः विविधतायाः लक्षणं भवति, विविधतायाः माङ्गलिका च संकलकस्य सामान्यानुकूलनस्य उपरि बहुधा निर्भरं भवति

३) बहुविध हार्डवेयर अनुकूलनम् : विपण्यां बहुविधं हार्डवेयरं भवति महतीं व्ययः न्यूनीकृतः भवेत्।

एतत् उदाहरणद्वारा दर्शयामः । उदाहरणरूपेण RMS Normalization (Root Mean Square Layer Normalization) गृह्णामः, यस्य उपयोगः प्रायः Llama मॉडल् मध्ये भवति ।

कल्पयतु यत् अस्माकं RMS Normalization इत्यस्य गणनां कार्यान्वितुं आवश्यकम् अस्ति यत् वयं flying paddle framework द्वारा प्रदत्तस्य tensor operation development interface इत्यस्य उपयोगं कर्तुं शक्नुमः तथा च The पूर्णं कर्तुं square, sum, division, root इत्यादीन् ऑपरेशन्स् आह्वयितुं शक्नुमः कोडः निम्नलिखितरूपेण अस्ति ।

उपर्युक्तः कोडः विकसितुं सरलः अस्ति, परन्तु तस्य प्रदर्शनं दुर्बलम् अस्ति तथा च एतत् बहुधा विडियो स्मृतिं गृह्णाति विकासकाः FusedRMSNorm कार्यान्वितुं शक्नुवन्ति, परन्तु विकासकानां कृते आवश्यकताः अधिकाः सन्ति तथा च व्ययः अधिकः भवति

तंत्रिकाजालसंकलकप्रौद्योगिक्या सह वयं उच्चस्तरीयं लचीलतां, उपयोगस्य सुगमतां च निर्वाहयित्वा महत्त्वपूर्णं कार्यप्रदर्शनसुधारं प्राप्तुं शक्नुमः । A100 मञ्चे RMSNorm ऑपरेटरस्य निम्नलिखितप्रदर्शनपरीक्षापरिणामाः स्पष्टसाक्ष्याः सन्ति: पायथन् विकासस्य अन्तरफलकानां संयोजनस्य उपयोगेन कार्यान्वयनस्य तुलने, संकलितः अनुकूलितः च संचालकः 4 गुणाधिकं द्रुततरं चालयति यद्यपि सः मैनुअल् ऑपरेटरेण सह एकीकृतः अस्ति तुलने , १४% कार्यप्रदर्शनसुधारः अपि प्राप्तः । एतत् परिणामं मक्षिकापैडलचतुष्कोणेन प्राप्तं लचीलतायाः कार्यक्षमतायाः च आदर्शसन्तुलनं पूर्णतया प्रदर्शयति ।

अस्य कारणात् फेइपिआओ तंत्रिकाजालसंकलकप्रौद्योगिकीम् महत्त्वपूर्णा अनुसन्धानविकासदिशा इति मन्यते निम्नलिखितम् फेइपियाओ संकलकस्य समग्रं वास्तुकलाचित्रम् अस्ति ।

प्रस्तुतिस्तरस्य उपरि, PIR इत्यस्य विस्तारक्षमतायाः साहाय्येन, CINN अग्र-अन्त-मॉड्यूल् स्तर-सम्बद्धानां परिवर्तनानां संसाधनार्थं कार्यान्वितं भवति, यत्र संचालक-विभाजनं, पुनः गणना, उप-ग्राफ-विभागः, आयाम-व्युत्पत्ति-मॉड्यूलः अन्ये च मॉड्यूलाः सन्ति, अन्ते च बहुविध-संकलक-पृष्ठ-अन्तं प्राप्नोति . संकलकपृष्ठभागे, एतेषां संलयनयोग्यानां उपलेखानां कृते, संकलकः तान् अमूर्तवाक्यविन्यासवृक्षेण (AST) निर्मितं निम्नस्तरीयं मध्यवर्तीप्रतिनिधित्वं (IR) परिवर्तयितुं Compute फंक्शन् अधिकं आह्वयति, अस्य आधारेण च लूप् करिष्यति इदं सुनिश्चितं कर्तुं यत् इदं CINN अन्तर्निहित IR इत्यत्र एकीकृतं कर्तुं शक्यते, अन्ततः इष्टतमं विन्यासं प्राप्तुं कार्यप्रदर्शनस्य ट्यूनिङ्गविश्लेषणं क्रियते, अन्तर्निहितं IR अधिकं सावधानीपूर्वकं विशिष्टसङ्केतकार्यन्वयने परिवर्तितं भविष्यति;

जननात्मकबृहत्भाषाप्रतिरूपे Llama तथा Vincent graph model Stable Diffusion इत्यस्य प्रयोगात्मकपरिणामाः दर्शयन्ति यत् संकलकस्य अनुकूलनप्रौद्योगिक्याः उपयोगेन, मैनुअल् प्रदर्शन अनुकूलनं विना मूलभूतसंस्करणस्य तुलने, अनुमानस्य गतिः क्रमशः 36% तथा 30% द्रुततरं प्रवर्धयति।

गतिशीलं स्थिरं च एकीकरणं स्वचालितं समानान्तरीकरणं च

स्वयमेव समानान्तरं किमर्थं कुर्मः ?

बृहत्प्रतिमानानाम् कृते वर्तमानमुख्यधाराप्रशिक्षणपद्धतयः विविधसमान्तररणनीतयः उपयुज्यन्ते एताः समानान्तररणनीतयः गतिशीललेखविधौ कार्यान्वितानां "मैनुअल्" समानान्तरपद्धत्याः आधारेण भवन्ति, अर्थात् एकस्य कार्डस्य आधारेण, विभाजनस्य हस्तप्रक्रियाकरणम् ( Tensors, calculation graphs) इत्यस्य विभाजनम् , संचारः (सञ्चारसञ्चालकान् योजयित्वा), विडियो मेमोरी अनुकूलनं (video memory sharing, Re-Compute), scheduling optimization (pipeline orchestration, asynchronous calculation and communication) इत्यादीनां रणनीतयः विकासकाः न केवलं परिचिताः भवेयुः आदर्शसंरचना, परन्तु समानान्तररणनीतयः ढाञ्चाः च गहनतया अवगताः सन्ति, समयनिर्धारणतर्कः बृहत्प्रतिमानानाम् विकासं कार्यप्रदर्शनस्य अनुकूलनं च अतीव उच्चं करोति मॉडल एल्गोरिदम् नवीनतायाः उत्तरदायी समर्पिता एल्गोरिदम् दलस्य अतिरिक्तं मॉडल समानान्तर अनुकूलनस्य उत्तरदायी समर्पिता दलमपि भवितुमर्हति एतेन बृहत् मॉडल् नवीनतायां पुनरावृत्तौ च बहवः बाधाः आनयन्ति

बृहत् मॉडलविकासस्य एककार्ड-तर्कस्य च मध्ये अन्तरं दर्शयितुं सरलं उदाहरणं गृह्णामः यतः समानान्तर-रणनीत्या Tensor रनटाइम्-आकारस्य परिवर्तनं भविष्यति, आकृति-प्रक्रियाकरणेन सह सम्बद्धानां संचालकानाम् विचारः करणीयः यत् ते समानान्तर-रणनीत्याः प्रभाविताः भविष्यन्ति वा इति यथा अधोलिखिते पुनर्आकारप्रक्रियायां दर्शितं, विभाजन-रणनीत्या निवेश-आकारस्य परिवर्तनं भवति, अतः विभाजन-रणनीत्यानुसारं निर्गम-आकारस्य यथोचितरूपेण समायोजनस्य आवश्यकता वर्तते:

अस्य कृते वयं स्वचालितसमानान्तरयोजनां प्रस्तावयामः या गतिशीलं स्थिरं च परिस्थितयः एकीकृत्य स्थापयति । विकासकानां केवलं अल्पमात्रायां टेन्सर-विभाजन-टिप्पणीनां आवश्यकता वर्तते, तथा च रूपरेखा स्वयमेव सर्वेषां टेन्सर-सञ्चालकानां वितरित-विभाजन-स्थितिं व्युत्पन्नं कर्तुं शक्नोति, तथा च परिणामानां समीचीनतां सुनिश्चित्य समुचित-सञ्चार-सञ्चालकान् योजयितुं शक्नोति, अन्ततः, तत् आदर्श-संरचनायाः आधारेण भविष्यति तथा च क्लस्टरसूचना, ग्राफिक्स् स्मृत्या सह समयनिर्धारणस्तरस्य अनुकूलनेन सह संयुक्ता, स्वयमेव सर्वाधिकं कुशलं वितरितं समानान्तररणनीतिं प्राप्नोति ।

स्वचालित समानान्तर-निर्माणे विकासकानां केवलं अल्पमात्रायां टेन्सर-विभाजन-टिप्पणीनां आवश्यकता भवति तथा च विभाजन-विधिषु द्वौ प्रकारौ आवश्यकौ: खण्डित-टेन्सर (पैरामीटर्, इनपुट्) तथा च खण्डित-गणना-लेखाः (पाइपलाइन) एतयोः प्रकारयोः विभाजनविधिषु कार्यान्वितुं, रूपरेखायाः वितरित-टेन्सर-गणना-यन्त्राणां मध्ये मैपिंग-सम्बन्धस्य वर्णनार्थं तन्त्रस्य आवश्यकता वर्तते, अस्य कृते वयं ProcessMesh-इत्यस्य वितरित-अवधारणानां परिचयं कुर्मः तथा च Placements-इत्येतत् GPU-कार्डं a प्रक्रिया बहुविधयन्त्राणां नक्शाङ्कनं बहुप्रक्रियाभिः निर्मितं एकआयामी अथवा बहुआयामी सरणीं करोति ।

प्लेसमेण्ट् इति त्रयाणां वितरितटैग्स् इत्यनेन निर्मितं सूची अस्ति: Replicate, Shard, Partial च लम्बता ProcessMesh इत्यस्य आयामेन सह सङ्गता भवति, तस्य उपयोगः तत्सम्बद्धस्य कम्प्यूटिंग् उपकरणस्य आयामे वितरितस्य टेन्सरस्य विभाजनार्थं कस्य वितरितस्य टैगस्य उपयोगः भवति . This त्रयाणां वितरितानां टैगानां विस्तृतवर्णनानि निम्नलिखितरूपेण सन्ति ।

यथा अधोलिखिते चित्रे दर्शितं, Replicate इत्यस्य अर्थः अस्ति यत् टेन्सरः भिन्न-भिन्न-यन्त्रेषु प्रतिकृतिरूपेण विद्यते इति requires Reduce Sum or Reduce इति सम्पूर्णा अवस्था Mean इत्यादीनां क्रियाणां पश्चात् एव भिन्नभिन्नरूपेण प्राप्तुं शक्यते ।

वितरितं टैग् अमूर्तीकरणं सम्पन्नं कृत्वा वयं आह्वानं कुर्मः
paddle.distributed.shard_tensor() अन्तरफलकं tensor sharding इत्यस्य चिह्नं कार्यान्वितं करोति । टेन्सरस्लाइसिंग् इत्यस्य चिह्नीकरणस्य स्वचालितव्युत्पन्नस्य च माध्यमेन वयं जटिलवितरितसंकरसमान्तरतावादस्य प्रतिनिधित्वं कर्तुं शक्नुमः अधोलिखिते आकृतौ आँकडा समानान्तरता, टेन्सर मॉडल समानान्तरता, पाइपलाइन समानान्तरता च इत्यनेन निर्मितस्य संकरसमान्तरतायाः विशिष्टं उदाहरणं दर्शयति

निम्नलिखितसङ्केतः मिश्रितसमान्तरतायाः विशिष्टं उदाहरणं दर्शयति ।

स्वचालितसमानान्तरविकासपद्धतिं स्वीकृत्य विकासकानां जटिलसञ्चारतर्कस्य विचारस्य आवश्यकता नास्ति । लामा कार्यं उदाहरणरूपेण गृहीत्वा वितरितप्रशिक्षणकोरसङ्केतस्य मात्रा ५०% न्यूनीकृता अस्ति, येन विकासस्य कठिनता बहु न्यूनीकृता अस्ति अस्माकं केभ्यः प्रयोगेभ्यः वैश्विकविश्लेषणस्य अन्येषां अनुकूलनस्य च साहाय्येन द्रष्टुं शक्यते , गतिशीललेखानां हस्तसमान्तरीकरणस्य कार्यक्षमतायाः अपेक्षया अपि कार्यक्षमता श्रेष्ठा भवति ।

भविष्ये वयं टेन्सर-विभाजन-चिह्नानां उपयोगं विना पूर्णतया स्वचालित-समानान्तरतायाः अधिकं अन्वेषणं करिष्यामः, येन विकासकाः स्वतन्त्र-सङ्केतस्य लेखनस्य इव वितरित-सङ्केतं लिखितुं शक्नुवन्ति, येन बृहत्-माडल-विकास-अनुभवं अधिकं सुधरति

औद्योगिक लाभ

सामान्यतया, Flying Paddle - Flying Paddle Framework 3.0-Beta इत्यस्य नवीनपीढीरूपरेखा विशेषतया बृहत् मॉडल् तथा विषमबहुकोरस्य कृते डिजाइनं कृतम् अस्ति तथा च विषमबहुकोरस्य कृते अधः अनुकूलतां प्राप्नोति तथा च हार्डवेयरक्षमतां पूर्णतया विमोचयति यत् बृहत् मॉडल् समर्थयति आदर्श प्रशिक्षणं अनुमानं च। एकस्मिन् समये अस्य चत्वारि प्रमुखाणि क्षमतानि सन्ति : गतिशीलं स्थिरं च एकीकृतं स्वचालितं समानान्तरीकरणं, संकलकस्वचालितं अनुकूलनं, बृहत् मॉडलप्रशिक्षणं पुश-एकीकरणं च, बृहत् मॉडल-बहु-हार्डवेयर-अनुकूलनं च, यत् उद्योगस्य सेवां कर्तुं क्षमतायां व्यापकरूपेण सुधारं करोति

एकीकृतं स्थिरं गतिशीलं च स्वचालितं समानान्तरीकरणं : एतत् कार्यं औद्योगिकविकासस्य प्रशिक्षणस्य च व्ययस्य महतीं न्यूनीकरणं करोति । उपयोक्तृभ्यः केवलं एकस्मिन् कार्डे आधारेण टेन्सर-विभाजनस्य अल्पमात्रायां चिह्नं कर्तुं आवश्यकं भवति, तथा च Flying Paddle Framework स्वयमेव वितरित-विभाजन-सूचनायाः व्युत्पत्तिं सम्पन्नं करिष्यति तथा च तर्कस्य समीचीनतां सुनिश्चित्य संचार-सञ्चालकान् योजयिष्यति एकस्मिन् समये, मॉडलसंरचनायाः आधारेण तथा क्लस्टरसूचनायाः आधारेण, विडियोस्मृतेः तथा समयनिर्धारणस्तरस्य अनुकूलनेन सह मिलित्वा, फ्लाइंग पैडल स्वयमेव सर्वाधिकं कुशलं वितरितं समानान्तररणनीतिं ज्ञातुं शक्नोति, तस्मात् संकरसमान्तरप्रशिक्षणस्य विकासव्ययस्य महती न्यूनता भवति, अनुमतिं ददाति विकासकाः नवीनतायाः आदर्शेषु एल्गोरिदम्षु च अधिकं ध्यानं दातुं शक्नुवन्ति।

संकलक स्वचालित अनुकूलनम् : एतत् विशेषता कार्यप्रदर्शनस्य अनुकूलनस्य व्ययं महत्त्वपूर्णतया न्यूनीकरोति । Fei Paddle इत्यस्य संकलकः रूपरेखायाः सह एकीकृतः भवितुं डिजाइनः कृतः अस्ति तथा च जनरेटिव मॉडल् तथा वैज्ञानिक कम्प्यूटिंग मॉडल् इत्यादीनां विविधप्रतिमानानाम् कुशलप्रशिक्षणस्य चरआकारतर्कस्य च समर्थनं कर्तुं शक्नोति, यत् कम्प्यूटिंगलचीलतायाः उच्चप्रदर्शनस्य च मध्ये उत्तमं संतुलनं प्रदाति संचालकानाम् स्वचालितसंलयनस्य तथा कोडजननप्रौद्योगिक्याः माध्यमेन Llama2 तथा Stable Diffusion इत्यादीनां जननात्मकप्रतिमानानाम् अनुमानप्रदर्शने ३०% अधिकं सुधारः कृतः अस्ति

बृहत् मॉडलानां एकीकृतप्रशिक्षणं प्रचारं च : एतत् विशेषता उद्योगाय अन्तिमविकासस्य अनुभवं प्रदाति। एतत् प्रशिक्षणस्य अनुमानक्षमतानां च परस्परं पुनः उपयोगं कर्तुं सक्षमं करोति, येन बृहत्प्रतिमानानाम् सम्पूर्णप्रक्रियायाः कृते एकीकृतविकासानुभवः, अन्तिमप्रशिक्षणदक्षता च प्राप्यते गतितः निश्चलतां प्रति गमनेन प्रशिक्षणस्य तर्कस्य च कार्यं निर्विघ्नतया सम्बद्धं कर्तुं शक्यते । RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) प्रशिक्षणप्रक्रियायाः समये जननात्मकगणनाः अनुमानस्य अनुकूलनार्थं पुनः उपयोक्तुं शक्यन्ते, येन 2.1x त्वरणं प्राप्यते तस्मिन् एव काले तर्कस्य परिमाणनिर्धारणस्य परिदृश्यस्य पुनः उपयोगप्रशिक्षणस्य वितरितस्वचालितसमानान्तररणनीत्याः कार्यक्षमता ३.८ गुणा वर्धिता भवति

बृहत् मॉडल बहु-हार्डवेयर अनुकूलनम् : Flying Paddle इत्यस्य महत्त्वपूर्णविशेषतासु एकं विषमबहु-कोरस्य अनुकूलनं भवति तथा च हार्डवेयरस्य क्षमतां पूर्णतया मुक्तं भवति अभिगमतन्त्रस्य दृष्ट्या फ्लाइंग पैडल सरलं कुशलं च अमूर्तं अन्तरफलकं मूलभूतं संचालकप्रणालीं च प्रदाति, अनुकूलनव्ययस्य न्यूनीकरणं करोति । परिचालनतन्त्रस्य दृष्ट्या समयनिर्धारणदक्षतां सुधारयितुम् समयनिर्धारणं, भण्डारणसाझेदारीम् इत्यादीनां तन्त्राणां अनुकूलनं करोति । ऑपरेटर् कर्नेल् इत्यस्य दृष्ट्या फेइपिआओ अन्त्यतः अन्ते यावत् कार्यक्षमतां सुधारयितुम् एकं कम्पैलर स्वचालितं फ्यूजन ट्यूनिङ्ग समाधानं प्रदाति । तस्मिन् एव काले फेइपिआओ इत्यनेन नूतनहार्डवेयरनिर्मातृणां कृते कोड् एकीकरणं, निरन्तरं एकीकरणं, मॉडल् रिग्रेशनपरीक्षणम् इत्यादीनि अनुसंधानविकाससंरचनानि अपि निर्मिताः सन्ति । एते तन्त्राणि सुनिश्चितयन्ति यत् Feipiao इत्यस्य सामान्यविमोचनप्रणाल्यां नूतनं हार्डवेयरं समाविष्टं भवति, तथा च उपयोक्तारः प्रत्यक्षतया संकलनं विना संस्थाप्य तस्य प्रयोगं कर्तुं शक्नुवन्ति । फ्लाइंग पैडलस्य पूर्णतया कार्यात्मकेन न्यूनलाभयुक्तेन च अभिगमनतन्त्रेण हार्डवेयरनिर्मातृणां आकर्षणं कृतम् यत् ते संयुक्तरूपेण फ्लायिंग् पैडलस्य कृते ३,४५६ पीआर योगदानं ददति, यत्र कुलम् २५,००० तः अधिकाः प्रतिबद्धताः सन्ति

इदं Fei Paddle इत्यस्य नूतनपीढीरूपरेखा 3.0 अस्ति सम्प्रति, 3.0-Beta संस्करणं विकासकानां कृते उद्घाटितम् अस्ति, तथा च सर्वे विकास-अन्तरफलकाः 2.0 इत्यनेन सह पूर्णतया सङ्गताः सन्ति विकासकाः उपयोगाय प्रतिक्रियां दातुं च अतीव स्वागतं कुर्वन्ति ।