Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法有什么不同？

文档摘要

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？什么是GPU并行计算？ GPU并行计算是一种利用图形处理单元（GPU）进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元（CPU）相比，GPU拥有更多的核心，能够同时处理数千个线程，这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中，GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络，加速模型训练过程。在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行训练就已经算是先进的配置了。尽管有些研究者拥有多张GPU，但他们往往不会投入精力去实现并行计算，因为当时的模型规模相对较小，训练过程也相对较快，因此并行计算的额外投入似乎并不划算。