Meta为他豪掷2亿美元, 上交校友庞若鸣, 晒出在苹果的最新论文
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机器之心报道
这或许是庞若鸣（Ruoming Pang）在苹果参与的最后一篇论文。
庞若鸣，苹果基础模型团队负责人、杰出工程师，即将成为 Meta 新成立的超级智能团队的最新成员。他本科毕业于上海交通大学，在谷歌工作了 15 年，此后加入苹果。另据彭博社最新消息，Meta 更是开出了 2 亿美金的天价来邀请庞若鸣加入。
虽然即将跨入另一段人生旅程，但庞若鸣还在为苹果站好最后一班岗。
7 月 9 日，庞若鸣在 X 上宣传了自己参与的一项研究《 AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure 》，据了解，这项研究是构建 Apple Foundation 模型的基础代码库。
具体而言，本文设计并实现了 AXLearn，一个用于大规模深度学习模型训练的生产级系统，其具备良好的可扩展性和高性能。与其他先进的深度学习系统相比，AXLearn 具有独特的优势：高度模块化和对异构硬件基础设施的全面支持。
AXLearn 内部的软件组件接口遵循严格的封装原则，使得不同组件能够灵活组合，从而在异构计算环境中快速进行模型开发和实验。
此外，本文还提出了一种用于衡量模块化程度的新方法：基于代码行数的复杂度（LoC-complexity）指标。实验表明，AXLearn 在系统扩展时可以保持恒定的复杂度，而其他系统则呈现出线性甚至二次增长的复杂度。
例如，将 Rotary Position Embeddings（RoPE）这类功能集成到 AXLearn 的上百个模块中仅需约 10 行代码，而在其他系统中可能需要数百行代码才能实现相同效果。同时，AXLearn 也保持了与主流高性能训练系统相当的训练性能。
开源地址：https://github.com/apple/axlearn
论文标题： AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure
AXLearn 介绍
现阶段，像 ChatGPT、Gemini 这样的聊天机器人都是由大模型驱动的。这种深度学习系统会优先考虑性能和可扩展性。
作为全球最大的消费电子和在线服务公司之一，苹果已经将许多 AI 模型集成到自家产品中，服务于全球数十亿用户。
除了训练性能和可扩展性外，苹果对深度学习系统还有两个额外的要求。首先是赋能模型工程师，只需编写最少的代码，就能配置复杂的模型定义和训练方法。其次，作为一家大型科技公司，他们不能依赖单一的硬件供应商，因而他们的设计目标是兼容异构后端，如 GPU、TPU 和 AWS Trainium。
为了达到上述目的，AXLearn 被开发出来。
为了促进模块化，AXLearn 的核心设计决策是强制执行严格的封装。 此外，本文还通过将旋转位置嵌入（RoPE）和专家混合模型（MoE）集成到 AXLearn 中的案例研究，展示了该框架与传统代码行数计数方法的一致性。
图 2 显示了 AXLearn 的系统架构和工作流程。AXLearn 有两个关键组件：
（1）AXLearn 组合器（AXLearn composer）和（2）AXLearn 执行框架（AXLearn runtime）。
用户通常使用 AXLearn 内置的层库和第三方层组件来定义训练配置。基于该配置脚本，AXLearn 组合器会首先生成完整的 JAX 程序。
这一过程包含以下关键步骤： 包括为目标加速器实例选择合适的网格形状、为特定层应用分片注释、为目标硬件自动调优 XLA 编译选项、为后端选择合适的注意力内核，并根据模块层次中的标记点应用适当的重计算策略。这些注释对于训练的高效运行至关重要。
然后，JAX 程序和编译选项被传递给 XLA 编译器，以生成加速器程序（例如，CUDA 内核），该程序随后通过 AXLearn 运行时在分布式硬件（例如 Kubernetes）上进行调度，并使用特定于加速器的运行时（例如 CUDA 运行时）。
AXLearn 执行框架监控加速器程序的执行，并提供额外的功能，如高效的检查点、监控和容错能力。
实验评估
下表展示了不同系统的代码量复杂度（LoC-Complexities）汇总。
在 AXLearn 中，RoPE 和 MoE 被严格封装。本文提供了一个 10 行的代码片段，可以将这两个功能集成到任何实验配置中。
在本文的内部实践中，正是通过类似的代码片段，成功配置了超过 1000 个实验，用于启用 RoPE、MoE，或两者同时使用。随着模块数量或 RoPE 或 MoE 变体的增加，无需对任何现有接口进行更改，实现了恒定的代码复杂性。
在异构硬件上的性能
本文将 AXLearn 的训练性能与以下系统进行了对比：PyTorch FSDP、Megatron-LM 以及 MaxText，这些系统在 GPU 与 TPU 上均实现了先进的训练性能。
本文在三种硬件平台上评估了两个模型：Llama2 7B 与 Llama2 70B：
1. 256/512 H100 GPU（分别对应 32/64 个 AWS P5d 实例，每个实例含 8 张 H100）；
2. TPU-v5p-512/1024（分别对应 64/128 个 GCP Cloud TPU 主机，每个主机含 4 颗芯片）；
3. 1024 颗 Trainium2 芯片（64 个 AWS trn2 实例，每个实例含 16 颗 Trainium2 芯片）。
下表总结了性能结果。
为验证 AXLearn 的可扩展性，本文对两个实际部署的模型进行了弱扩展性（weak-scaling）实验。
这些结果表明，AXLearn 接近线性扩展性，如图 4 所示。
AXLearn 在 TPU 上同样展现出业界领先的推理性能。本文对比了 AXLearn 与 vLLM 在 Llama2 7B 与 70B 参数模型上的推理表现。
如表 4 和图 5 所示，AXLearn 在延迟和吞吐量方面均显著优于 vLLM：
在延迟方面，AXLearn 在 TTFT 和 TPOT 上分别实现了 500 倍和 6 倍加速；
在吞吐量方面，AXLearn 在 7B 模型推理上快 2.8 倍，在 70B 模型上快 1.6 倍。
在生产中的使用体验
如今，AXLearn 已从最初仅有数位开发者、训练百万级参数模型的工具，发展为支持数百位开发者训练十亿至万亿参数规模模型的大型平台。
它在任意时刻可并行支持超过 10,000 个实验的开发与运行，并部署在数十种异构硬件集群上。
借助 AXLearn 训练的部分模型，现已被广泛应用于十亿级用户规模的产品功能中，包括：智能助手、多模态理解与生成、代码智能等关键能力。
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恒瑞1类创新药GLP-1R/GIPR/GCGR三受体激动剂HRS-4729用于代谢相关脂肪性肝病/代谢相关脂肪性肝炎获批临床 近日，恒瑞医药及子公司福建盛迪医药有限公司收到国家药品监督管理局核准签发的《药物临床试验批准通知书》，同意恒瑞自主研发的1类创新药HRS-4729注射液在代谢相关脂肪性肝病/代谢相关脂肪性肝炎患者群体中开展临床试验
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