精选理由
Transformer训练慢是很多开发者的痛点，这篇教程直接给出了用Apex和torch.amp加速的具体步骤和基准测试结果，做NLP或大模型训练的团队可以照着优化自己的代码。
本文介绍了如何通过NVIDIA Apex库中的FusedAdam优化器和FusedLayerNorm层，结合PyTorch原生的torch.amp混合精度训练，来加速Transformer模型的训练。作者从源码编译Apex，检测融合内核是否可用，并进行了基准测试。实验表明，这些优化可以显著提升训练速度，同时保持模型精度。对于需要高效训练Transformer的开发者，这是一份实用的性能优化指南。
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本文介绍了如何通过NVIDIA Apex库中的FusedAdam优化器和FusedLayerNorm层，结合PyTorch原生的torch.amp混合精度训练，来加速Transformer模型的训练。作者从源码编译Apex，检测融合内核是否可用，并进行了基准测试。实验表明，这些优化可以显著提升训练速度，同时保持模型精度。对于需要高效训练Transformer的开发者，这是一份实用的性能优化指南。
We build NVIDIA Apex from source, detect fused kernels, and benchmark FusedAdam, FusedLayerNorm, and torch.amp in Transformer training. The post How to Speed Up Transformer Training Using NVIDIA Apex (FusedAdam, FusedLay…