АЛГОРИТМ УСКОРЕНИЯ ИИ RING-ALLREDUCE | 🔄🤖
RING-ALLREDUCE, ключевой алгоритм для распределённого обучения нейросетей, разработан для эффективного обмена данными между множеством GPU или серверов. Внедрён в таких мощных суперкомпьютерах, как японский MN-1 с 1024 GPU, и используется в фреймворках PyTorch и TensorFlow.
Его узлы образуют кольцо и поочерёдно обмениваются частями данных (градиентами). В два этапа - scatter-reduce (суммирование частей) и all-gather (распространение результата) - каждый узел получает итоговые данные. Это снижает нагрузку на сеть и ускоряет обучение.
Преимущества: высокая пропускная способность, масштабируемость и отказоустойчивость. Минусы - зависимость от скорости медленного узла и необходимость синхронизации всех участников.
Ring-AllReduce является фундаментом современных ИИ, где скорость и масштаб важнее всего.
#вмиреит #искусственныйинтеллект
