Cerebras的权重流架构提高GPT模型训练速度和精度

Cerebras公司的Wafer Scale Engine（WSE）芯片和采用的“权重流”架构，讲述了如何使用该架构提高GPT模型的训练速度和精度。传统架构中，计算单元和存储器之间存在瓶颈，而“权重流”架构将存储器直接放在计算单元旁边，实现了真正的“计算在存储”，从而大大提高了计算效率和精度。这对于GPT模型训练尤为重要，因为该模型参数庞大，训练时间长。本文详细介绍了如何使用Cerebras的权重流架构，以取得更好的训练效果。