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BERT-GPU

BERT-GPU

单机多GPU加速BERT预训练的开源实现

BERT-GPU项目为BERT模型在单机多GPU环境下的预训练提供了开源实现。该项目无需Horovod即可实现数据并行，通过增加GPU数量扩大批处理规模，从而加速训练过程。项目包含详细的训练流程和参数配置说明，并提供了下游任务的实验结果。这种方法在维持模型性能的同时，有效提升了预训练效率。

BERT多GPU预训练数据并行深度学习自然语言处理Github开源项目
GitHub文档

BERT 多 GPU 单机预训练（无 Horovod，数据并行）

许可证

BERT：用于语言理解的深度双向 Transformer 预训练

原理解释

更多的 GPU 意味着一个批次中有更多的数据（即批次大小更大）。一个批次数据的梯度在反向传播时会被平均。

如果一个批次的总学习率是固定的，那么当批次大小更大时，单个数据的学习率会更小。

如果单个数据的学习率是固定的，那么当批次大小更大时，一个批次的总学习率会更大。

**结论：**更多 GPU --> 更大的批次总学习率 --> 更快的训练速度。

新特性

使用 1 个 GPU（批次大小 100）与使用 4 个 GPU（批次大小 400）在相同学习率（0.00001）和相同预训练步数（1,000,000）下，下游任务的准确率差异不超过 0.1%。

要求

Python 3

TensorFlow 1.14 - 1.15

训练

  1. 在 create_pretraining_data.py 和 run_pretraining_gpu.py 中编辑输入和输出文件名
  2. 运行 create_pretraining_data.py
  3. 运行 run_pretraining_gpu_v2.py

参数

在 run_pretraining_gpu_v2.py 中编辑 n_gpus

数据

在 sample_text.txt 中，句子以 \n 结尾，段落之间用空行分隔。

下游任务实验结果

Quora 英语问题对数据集：

官方 BERT：准确率 91.2，AUC 96.9

本 BERT（预训练损失 2.05）：准确率 90.1，AUC 96.3

注意事项

1)

对于 HierarchicalCopyAllReduce MirroredStrategy，global_step/sec 显示的是多个 GPU 步数的总和。

2)

batch_size 是每个 GPU 的批次大小，而不是全局批次大小。

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