字节跳动开源业界首个 Transformer 模型全流程训练加速引擎
6 月 28 日，字节跳动火山翻译团队宣布推出 LightSeq 训练加速引擎，并向全球开发者开源。这是业界首款完整支持 Transformer 模型全流程加速的训练引擎，最快可提速 3 倍以上，帮助从业者大幅提升模型生产效率。
Transformer 是自然语言处理、计算机视觉等 AI 技术领域最常用的基础模型，被广泛应用在机器翻译、文本生成、文本摘要、图像处理、时间序列预测等任务中。训练和推理则是 AI 技术的两个主要过程，相当于学习知识和解决问题。
受到硬件资源限制，一些高校实验室和中小公司无法训练大型模型，降低批处理大小等措施又会导致训练时间成倍增加。如何利用有限的资源最快训练出模型，成为计算机科研工作者和开发者们普遍关注的问题。
据悉，LightSeq 训练加速引擎能够支持 Transformer 的完整加速，从词嵌入层、编码层、解码层，到最后的损失函数层，业内首次实现了全流程支持。而且 LightSeq 的训练速度极快，相比主流的序列生成库，LightSeq 最快只需要三分之一的时间就能完成训练。
火山翻译团队负责人介绍说，LightSeq 训练加速引擎具有功能全面、简单易用的特点，并提供了丰富的二次开发工具。通过插入自定义层或修改几个命令行参数等方式，用户可以在各种流行训练库上轻松使用 LightSeq。
字节跳动持续投入开源社区的建设，已开源了机器学习平台 Klever、联邦学习平台 Fedlearner、高性能分布式训练框架 BytePS 等重磅项目。2019 年底，火山翻译团队开源了 LightSeq 推理加速引擎，此次开源 LightSeq 训练加速引擎，完全打通了 Transformer 模型从训练到推理部署的整个流程。
「开源是推动科技进步的重要力量，我们受益于开源，更需要为开源社区做出贡献」，上述负责人表示，字节跳动把 LightSeq 系列项目开源，与各界共享技术成果，希望能帮助广大科研人员节约时间成本，为学术界和产业界激发创造力提供有力支持。
