近日，蚂蚁集团AI创新研发部门NextEvo全面开源AI Infra技术，可帮助大模型千卡训练有效时间占比超过95%，能实现训练时“自动驾驶”，这推动了AI研发效率。

该技术框架名为DLRover，目标在于大规模分布式训练的智能化。目前很多企业的训练作业都是跑在混合部署的集群中，运行环境复杂多变，不管多么“崎岖的地形”，DLRover都可以“轻松行驶”。

2023 年大模型技术的发展，带来了工程实践的爆发，如何管理数据，提高训练和推理效率，最大化利用现有算力，成了关键一环。

完成一个千亿参数级别的大模型，如GPT-3，用一张卡训练一次要耗时32年，那么训练时的算力利用尤为重要。方法之一是把能用的算力用得更好，比如进一步压榨已购买GPU的性能；二是把以前利用不了的算力用起来，比如CPU、内存等，这就需要通过异构计算平台来解决。

最新集成进DLRover的是Flash Checkpoint（FCP）方案。模型训练时，一般要打Checkpoint（检查点），以便中断时能恢复到最近状态，目前常规的做法，存在着耗时长、高频打点易降低训练可用时间、低频打点恢复时丢失过多等缺点。新方案FCP应用在千卡千亿参数模型训练后，Checkpoint 导致的训练浪费时间降低约5倍，其中持久化时间降低约70倍，有效训练时间从90%提升至95%。

同时集成进去的，还有三项新的优化器（Optimizer）技术。优化器作为机器学习的核心组件，用于更新神经网络参数以最小化损失函数。其中，蚂蚁的AGD（Auto-switchable optimizer with Gradient Difference of adjacent steps）优化器，在大模型预训练任务中，相比传统的AdamW技术加速 1.5 倍，AGD已在蚂蚁内部多个场景使用并取得显著效果，相关论文已被 NeurIPS ’23收录。

（图：在大模型预训练任务中，AGD相比AdamW可以加速1.5 倍）

作为自动化分布式深度学习系统，DLRover的“自动驾驶”功能模块还包括：Atorch，一种PyTorch分布式训练扩展库，在千亿参数模型千卡级别规模下，训练的算力利用率可达60%，帮助开发者进一步压榨硬件算力。

DLRover以 “ML for System” 的理念来提升分布式训练的智能度，旨在通过一个系统，让开发者完全摆脱资源配置的束缚，专注于模型训练本身。在没有任何资源配置输入的情况下，DLRover 仍然可以为每个训练作业提供最佳资源配置。

据了解，蚂蚁集团在人工智能领域持续进行技术投入，最近，蚂蚁集团在内部成立了AI创新研发部门NextEvo，承担了蚂蚁AI的所有核心技术研发，包含百灵大模型的所有研发工作，涉及AI算法、AI工程、NLP、AIGC等核心技术，并在布局多模态大模型、数字人等领域的技术研发和产品创新。

同时，蚂蚁集团还加速开源节奏，填补了国内相关技术空白，推动人工智能行业快速发展。

DLRover开源地址：https://github.com/intelligent-machine-learning/dlrover