因为Transformer的自注意力机制(self-attention)的计算的时间复杂度和空间复杂度都与序列长度有关，所以在处理长序列的时候会变的更慢，同时内存会增长更多。通常的优化是针对计算复杂度(通过FLOPs数衡量), 优化会权衡模型质量和计算速度。在FlashAttention中考虑到attention算法也是IO敏感的，通过对GPU显存访问的改进来对attention算法的实现进行优化

第一次接触深度学习/机器学习？这些基本概念你必须要掌握！写在前面本文作为入门讲解，适合于首次接触机器学习/深度学习的新人以及从事相关人工智能行业的初级从业人员，对深度学习和机器学习已经有相当了解的朋友请绕行。：）本文简单，仅需要掌握初中数学即可，请放心阅读。基本概念一箩筐什么是样本？ 什么是训练？什么是预测？什么是算法？什么是特征？什么是标签？什么是模型文件？什么是模型参数？一下...

2022年google在`GShard`之后发表另一篇跟MoE相关的paper, 论文名为`GLaM (Generalist Language Model)`, 最大的GLaM模型有1.2 trillion参数, 比GPT-3大7倍, 但成本只有GPT-3的1/3, 同时效果也超过GPT-3.

FP16数据格式详解浮点数的格式通常由三部分组成：符号位(Sign bit)、指数部分(Exponent)和尾数部分(Significand/Fraction)。整个浮点数占用的位数取决于不同的浮点数格式。

因为Transformer的自注意力机制(self-attention)的计算的时间复杂度和空间复杂度都与序列长度有关，所以在处理长序列的时候会变的更慢，同时内存会增长更多。通常的优化是针对计算复杂度(通过FLOPs数衡量), 优化会权衡模型质量和计算速度。在FlashAttention中考虑到attention算法也是IO敏感的，通过对GPU显存访问的改进来对attention算法的实现进行优化

在【Megatron-LM源码系列(二)：Tensor模型并行和Sequence模型并行训练】基础上增加了Pipeline模型并行训练的介绍，对于Pipeline模型并行思路可参考【详解MegatronLM流水线模型并行训练(Pipeline Parallel)】。pipeline并行中网络是按层的粒度进行纵向切分，在通信组通信上中在pipeline的不同stage中进行横向通信。

在PyTorch中，有几种不同的工具可以用于网络结构的可视化。下面将以ResNet-18为例，展示如何使用常用的PyTorch画图工具进行网络结构的可视化。

`MegatronLM`的第一篇论文Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism是2020年出的，针对billion级别的模型进行训练，例如具有38亿参数的类GPT-2的transformer模型和具有39亿参数的BERT模型.。

在PyTorch中，有几种不同的工具可以用于网络结构的可视化。下面将以ResNet-18为例，展示如何使用常用的PyTorch画图工具进行网络结构的可视化。

以GPT-3 175B参数量为例，过大的参数量在Finetune的时候代价很大，Adapter适配器方法是进行大模型微调的方法之一。本文详细介绍了大模型微调方法LoRA和代码实现