在人工智能领域，大模型训练一直是技术发展的前沿。随着算力需求的不断增长，如何提升大模型训练的效率，降低成本，成为业界关注的焦点。本文将深入解析腾讯最新披露的大模型训练方法，揭示效率提升背后的秘密。
一、腾讯Angel机器学习框架升级
腾讯混元大模型背后的自研机器学习框架Angel再次升级，大模型训练效率提升至主流开源框架的2.6倍，千亿级大模型训练可节省50%算力成本。这一升级使得Angel框架在提升大模型训练效率方面取得了显著成果。
1.1 单任务万卡级别超大规模训练
升级后的Angel支持单任务万卡级别超大规模训练，进一步提升腾讯云HCC大模型专属算力集群的性能和效率。这意味着，Angel框架能够更好地利用大规模计算资源，提高训练速度。
1.2 一站式平台
Angel还提供了从模型研发到应用落地的一站式平台，支持用户通过API接口或精调等方式快速调用腾讯混元大模型能力，加速大模型应用构建。目前，腾讯会议、腾讯新闻、腾讯视频等超过300个腾讯产品及场景均已接入腾讯混元内测。
二、AngelPTM机器学习训练框架
为了应对大模型训练所需的巨大算力，腾讯自研了AngelPTM机器学习训练框架。AngelPTM针对预训练、模型精调和强化学习等全流程进行加速和优化。
2.1 FP8混合精度训练
AngelPTM采用最新的FP8混合精度训练技术，结合深度优化后的4D并行和Z
2.2 多维度并行优化存储
在存储方面，AngelPTM采用多维度的并行计算，包括数据并行、模型并行、流水并行和序列并行。这种并行计算方式能够有效提高存储效率，降低训练时间。
三、AngelHCF大模型推理框架
为了解决推理成本的不断上升，腾讯自研了AngelHCF大模型推理框架。AngelHCF通过扩展并行能力、采用多种Attention优化策略等方式对性能进行了提升。
3.1 扩展并行能力
AngelHCF扩展了并行能力，提高了推理速度。相较于主流框架，推理速度提高了1.3倍。
3.2 多种Attention优化策略
AngelHCF采用了多种Attention优化策略，提高了推理性能。这些策略包括但不限于：
- 稀疏Attention：通过减少Attention矩阵的维度，降低计算复杂度。
- 层次化Attention：将Attention操作分解为多个层次，提高计算效率。
四、总结
腾讯在提升大模型训练效率方面取得了显著成果。通过Angel机器学习框架的升级、AngelPTM和AngelHCF的推出，腾讯为大模型训练提供了更高效、更稳定的解决方案。随着大模型技术的不断发展，相信未来会有更多创新的技术出现，推动人工智能领域的进步。