English(EN) Echo: Error-Compensated 4-Bit Tensor-Parallel Communication for LLM Training and Inference

Echo通信方法以4位精度加速LLM训练

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员开发了Echo，一种新颖的4位全归约（all-reduce）通信方法，旨在显著加速大型语言模型（LLM）的训练和推理。Echo通过高精度求和并将其误差反馈到后续调用中，解决了使用低精度数据固有的误差累积问题，确保累积误差保持有界。该方法提供了显著的性能提升，在A100 GPU上的测试显示，与标准的16位NCCL全归约相比，速度提升高达2.09倍，并且在网络拥塞情况下，首个token时间和训练步数方面也有显著改进。该方法在基准测试和大规模预训练中，与16位精度相比，模型准确度损失极小，保持了模型精度。 AI

影响通过减少通信瓶颈来加速LLM的训练和推理，可能降低成本并提高可及性。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Xingyu Xie, Xiaoyong Xie, Zhouchen Lin, Kim-Chuan Toh · 2026-10-15 04:00

Echo：LLM训练和推理的误差补偿4位张量并行通信

arXiv:2610.14277v1 Announce Type: new Abstract: Tensor parallelism ends every layer with an all-reduce that sits between two dependent matrix multiplications, so its cost cannot be hidden and grows as compute outpaces interconnect bandwidth. Sending 4-bit instead of 16-bit values…

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Echo：LLM训练和推理的误差补偿4位张量并行通信

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