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2、ear相互纠缠的bugs系统代码与模型代码纠缠自动化程度低非PyTorch无分布式checkpoint为实现PyTorch原生模型的自动并行的训练框架当前的框架的使用痛点GradBuffer DefragAllReduce Overlapnn.LinearNo Intertwining减少人力维护成本议程为什么需要VeScaleVeScale设计与实现初步测试结果未来展望自动生成多维并行plan在集群上部署自动并行自动reshard分布式模型checkpoints分布式DTensornn.Linear,nn.Embedding,.PP=8,DP=4,TP=2,PPSplit=fc1,fc3,.

3、,TPShard=fc1.weight:Shard(),.转化torch.Tensorsave&loadVeScale设计与实现议程为什么需要VeScaleVeScale设计与实现初步测试结果未来展望简易的多维度并行训练API(WIP)VeScale用户代码Demo模型代码零改动训练代码零改动5行代码实现多维度并行VeScale初步测试结果4D分布式训练下的Bitwise正确性nanoGPTnanoGPT TrainingVeScale初步测试结果4D分布式训练下的Bitwise正确性MixtralLLama2End2End MFU SpeedupPyTorch TPveScale TP1x1

4、.21.4xVeScale初步测试结果Tensor Parallelism的性能优势(WIP)Mixtral MoEEnd2End MFU SpeedupPyTorch TPveScale TP1x1.21.3xLLAMA2议程为什么需要VeScaleVeScale设计与实现初步测试结果未来展望veScale简单的APIBitwise正确性高性能Open Source Community:Everyone最终目标:支持Impact!“An Ambitious Work!”-Llama Training Lead-PyTorch Training Lead“A Promising Work!”-

5、AWS AI Lab-Octol AI-Boson AI未来展望“But Many Effort Ahead;Long-Term Effort Ahead.”-Llama Training LeadVeScale的下一步计划 Eager模式下的易用性和性能提升 更强的fsdp2（性能，易用性以及fsdp2+pp+tp支持）更强的Compile支持 自动生成多维并行Plan未来的挑战veScale进展当前进度易用性与性能权衡多维度并行下的bitwise正确性多达800个PyTorch算子支持(random order)Leaders Li-wen Chang,Yanghua Peng,Haibin Lin,Xin LiuContributers Xinyi Di,Jiawei Wu,Hongyu Zhu,ZiangSong,Jiacheng Yang,Youjie LiCollaborators Minji Han,Chengji Yao,Chenyuan Wang,Yan Xu,Changming Yu,Wenlei Bao,Hao Gong,Ming Zhang,Ningxin Zheng,Xuanrun ZhangAcknowledgementvescale.xyzOpen Source for All