NVIDIA раскрыла секрет ускорения биологических трансформеров

NVIDIA опубликовала подробный гайд по масштабированию биологических моделей, показывая, как эффективнее использовать ресурсы GPU и ускорять обучение больших трансформеров.

Как сообщает Day.Az со ссылкой на Хабр, основная идея сводится к трём ключевым подходам, каждый из которых решает конкретные проблемы при работе с массивными моделями биологических последовательностей.

Первый подход - Transformer Engine. Он подменяет стандартные блоки на оптимизированные версии, которые требуют меньше памяти и быстрее выполняют матричные операции. При этом поддерживаются форматы FP8 и FP4, что позволяет ускорять обучение и инференс без потери точности. Другими словами, это готовое решение для ускорения работы трансформеров с огромными биологическими датасетами.

Второй подход - масштабирование обучения до миллиардов параметров. С помощью FSDP и гибридных режимов параллелизма модель можно разнести по нескольким GPU или узлам, без необходимости вручную собирать сложную конфигурацию. NVIDIA подробно показывает, как правильно распределять вычисления и синхронизировать градиенты, чтобы использовать ресурсы максимально эффективно.

Третий подход касается экономии памяти за счёт sequence packing. Биологические последовательности сильно различаются по длине, и при стандартной обработке половина батча оказывается заполнена паддингами. Packing позволяет сжимать батчи, удаляя пустые токены, что повышает скорость и снижает потребление VRAM. Этот метод особенно полезен при работе с длинными последовательностями ДНК, РНК и белковых цепочек, где эффективность памяти критична.

Чтобы не писать вручную CUDA-ядра и не тратить время на низкоуровневую оптимизацию, NVIDIA предлагает использовать BioNeMo Recipes. Это готовые решения на базе привычного стека PyTorch и HuggingFace, которые позволяют получить производительность уровня крупных фреймворков, не отказываясь от гибкости и удобства Python. Пользователи могут сразу запускать масштабные биологические трансформеры и получать стабильные результаты без глубокого погружения в оптимизацию GPU.