NVIDIA Apex 教程通过融合内核优化 Transformer 训练

本教程演示了如何使用 NVIDIA Apex 优化 Transformer 训练速度，重点介绍了其融合内核，如 FusedAdam 和 FusedLayerNorm。它指导用户从源代码安装 Apex，并配置必要的 CUDA 扩展，以确保高性能内核可用，而不是依赖于有限的仅 Python 安装。该指南包括将 FusedAdam 与 PyTorch 的 AdamW 进行基准测试，并将 Apex 的归一化层与标准层进行比较，最终在 Transformer 训练实验中评估吞吐量的提升。 AI

影响 优化现有的 AI 训练工作流程，可能降低计算成本并加速开发周期。

排序理由 关于使用现有软件组件进行优化的教程。

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