Zyphra präsentiert Tensor-Sequence-Parallelism mit 2,6x Durchsatz-Steigerung
Zyphra stellt TSP (Tensor and Sequence Parallelism) vor, eine Hardware-bewusste Trainings- und Inferenzstrategie, die durch gefolten Parallelismus Parameter- und Aktivierungsspeicher auf derselben GPU-Achse reduziert und 2,6x Durchsatz gegenüber TP+SP-Baselines erreicht.
- Folded-Parallelism-Ansatz reduziert sowohl Parameter- als auch Aktivierungsspeicher auf derselben GPU-Achse
- Hardware-bewusste Optimierung für Training und Inference anwendbar
- 2,6x Durchsatz-Verbesserung gegenüber separaten TP- und SP-Implementierungen erreicht
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