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English(EN) i made an optimizer called ApexW to speed up PyTorch training on low-end GPUs Looking for feedback/benchmarks(got ~6.3% faster SD 1.5 LoRA training on a NVIDIA T4)

新的 PyTorch 优化器 ApexW 在低端 GPU 上显示 6.3% 的加速效果

一名学生开发者创建了一个名为 ApexW 的新 PyTorch 优化器,旨在减少 CUDA 内核启动开销以加快训练速度,尤其是在较低端的 GPU 上。使用 NVIDIA T4 上的 Stable Diffusion 1.5 LoRA 训练进行的初步基准测试显示,与标准的 AdamW 优化器相比,速度提高了 6.3%。开发者正在寻求拥有更强大硬件的用户提供反馈和独立基准测试,以评估 ApexW 在包括完整微调和 LLM 训练在内的更广泛训练任务中的性能。 AI

影响 有望在消费级硬件上实现更快的 AI 模型训练。

排序理由 该集群描述了一个用于提高训练速度的新软件工具(优化器),而不是核心 AI 模型发布或重要的行业事件。

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新的 PyTorch 优化器 ApexW 在低端 GPU 上显示 6.3% 的加速效果

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报道来源 [1]

  1. r/StableDiffusion TIER_2 English(EN) · /u/Ready_Parking_5435 ·

    我创建了一个名为 ApexW 的优化器,用于加速低端 GPU 上的 PyTorch 训练,寻求反馈/基准测试(在 NVIDIA T4 上将 SD 1.5 LoRA 训练速度提高了约 6.3%)

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Hey everyone</p> <p>I've been working on a custom optimizer called <strong>ApexW</strong>, designed to reduce CUDA kernel launch overhead during PyTorch training, particularly when dealing with lots of smaller parameter updates.</p> <p>Since I'm …