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MarkTechPost • 57일 전
엔비디아 Apex와 PyTorch AMP 활용 트랜스포머 학습 가속화
IMP 6/10
핵심 요약
엔비디아 Apex를 소스에서 빌드하고 퓨즈드(Fused) 커널을 탐지하여 트랜스포머 모델 학습 환경을 최적화하는 방법을 벤치마크합니다. FusedAdam, FusedLayerNorm, 그리고 PyTorch의 기본 torch.amp를 활용해 학습 속도를 획기적으로 높이는 실무적인 최적화 기법을 다루고 있어 딥러닝 개발자에게 유용합니다.
번역된 본문
본 글에서는 NVIDIA Apex를 소스에서 직접 빌드하고 퓨즈드(Fused) 커널을 탐지한 뒤, 트랜스포머 모델 학습 시 FusedAdam, FusedLayerNorm, 그리고 PyTorch 기본 torch.amp(자동 혼합 정밀도)의 성능을 벤치마크합니다. 이 글은 'How to Speed Up Transformer Training Using NVIDIA Apex (FusedAdam, FusedLayerNorm) and Native torch.amp'라는 제목으로 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
원문 보기 (영어)
We build NVIDIA Apex from source, detect fused kernels, and benchmark FusedAdam, FusedLayerNorm, and torch.amp in Transformer training.
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