UC伯克利博士尤洋回国创业，求学期间破ImageNet纪录！已获超千万种子轮融资

Posted 2021-09-08 QbitAl

明敏 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

曾刷新ImageNet纪录的尤洋，回国创业了！

尤洋，何许人也？

他是LAMB优化器的提出者，曾成功将预训练一遍BERT的时间，从原本的三天三夜一举缩短到一个多小时。

作为一个通用的神经网络优化器，LAMB优化器无论是大批量还是小批量的网络都可以使用，也无需在学习率之外调试超参数。

据英伟达官方GitHub显示，LAMB比Adam优化器可以快出整整72倍。

微软的DeepSpeed，用的也是LAMB方法。

而这是尤洋在谷歌实习时作为论文一作提出的。

现在，他已经在UC伯克利获得了博士学位，带着LAMB方法回国，创立了潞晨科技。

公司主营业务包括分布式软件系统、大规模人工智能平台以及企业级云计算解决方案。

base北京中关村，目前已经获得由创新工场和真格基金合投的超千万元种子轮融资。

要高效率，也要低能耗

作为高性能计算领域的优秀青年学者，尤洋回国将在这一领域继续深耕。

事实上，高性能计算已经成为眼下前沿AI发展的必然选择。

随着AI模型的参数量越来越大，所需的算力也就越来越高，训练一次模型的时间也就变得十分漫长。

为此，科技巨头们纷纷部署了自己的集群和超算。

比如Google的TPU Pod，微软为OpenAI打造的1万GPU集群，英伟达的SuperPOD，以及特斯拉的Dojo计算机。

△谷歌数据中心

但是单纯地堆硬件，并不能解决所有问题。

一方面，当硬件数量达到一定量后，堆机器无法带来效率上的提升；

另一方面，中小企业往往没有足够的资金支持如此大规模的硬件部署。

因此，优化技术成为了绝佳选择。

潞晨科技就是旨在打造一个高效率低耗能的分布式人工智能系统。

它可以帮助企业在最大化提升人工智能部署效率的同时，还能将部署成本最小化。

而且潞晨打造的系统是一个通用系统，对大部分超大模型都有效。

就目前的Transformer应用而言，该系统在同样的硬件上相对业界最好的系统，可以提升2.32倍的效率。

而且随着机器数量的增长，这套系统的优势会越来越大。

考虑到现在的AI模型其实是往多维度发展的，尤洋在打造这套系统时还选择了动态模型并行技术。

这不仅能够适应现在模型的发展模式，还能极大提升计算效率。

那么，到底什么是AI模型的多维度发展呢？

比如，BERT是基于Transformer Encoder，GPT-3是基于Transformer Decoder，Switch Transformer和清华智源是基于混合专家系统。

同样，超算系统、联邦学习、跨云计算等硬件配置也会将系统复杂化。

这两者之间的自适应配置，将对整个训练系统的性能起着决定性影响。

为此，尤洋他们实现了2维网格参数划分、3维立体参数划分、以及2.5维通信最小化参数划分，极大提升了计算效率。

同时，他们还进行了逐序列划分数据，这可用于处理未来的大图片、视频、长文本、长时间医疗监控数据等方面的问题。

除了提升效率，尤洋他们还着重考虑了能耗问题。

事实上，能耗很可能会成为未来人工智能应用上的一个瓶颈。

根据Emma Strubell等人的研究，从纽约到旧金山每位旅客乘坐飞机产生二氧化碳排放量1,984 lbs。

然而，训练一个2亿参数的模型需要的能耗，就能达到626,155 lbs。

显而易见，低能耗计算十分必要。

尤洋他们在研究中发现，在不改变硬件设置的情况下，能耗主要来自于数据移动。

数据移动包括集群内服务器之间的通讯、GPU与CPU之间的通讯、CPU与磁盘的通讯等等。

为此，他们还实现了一套基于通讯避免算法的系统。可以在不增加计算量的情况下有效减少数据移动量，从而减少能耗。

核心技术

据尤洋介绍，以上他们打造的通用系统，依旧离不开LAMB方法。

LAMB的全称是Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch training，和大家熟悉的SGD、Adam属于同类，都是机器学习模型的优化器（optimizer）。

之前我们也提到，LAMB无论是大批量还是小批量的网络都可以使用，也无需在学习率之外调试超参数。

靠着这一特点，此前尤洋等人将批大小由512扩展到了65536。

这也是第一次有研究用2000以上的超大批量来训练BERT。

带来的提升就是迭代次数会大大降低。

这让BERT-Large模型原本需要1000000次迭代才能完成预训练过程，有了LAMB加持用上大批量，只需要进行8599次迭代，这大幅缩短了预训练时间。

此外，尤洋等人最近提出的在线演化调度程序ONES，也是这套通用系统调用的一部分。

它可以根据批大小自动管理每个job，从而将GPU的利用率最大化。还能通过演化算法，不断优化调度决策。

评估结果表明，ONES与当前最先进的方法相比，在平均JCT（job completion time）上能够缩短45.6%的时间，优于现有的深度学习调度算法。

据悉，尤洋团队已经与多家企业展开合作。

他们表示，公司的战略是“先造锤子，再找钉子”。创业初期希望打造一个通用系统，1年内完成系统优化，用于中小型企业。

清华学子归国创业

说起尤洋，就不得不说一说他的“学霸史”了。

尤洋曾以第一名的成绩保送清华计算机系硕士。

后来在申请博士时，他从UC伯克利、CMU、芝加哥大学、UIUC、佐治亚理工、西北大学六所名校的全奖offer中，选择了UC伯克利。

读博期间，尤洋先后在Google Brain、英特尔实验室、微软研究院、英伟达、IBM沃森研究中心等知名企业、研究院实习，实习期间为TensorFlow、英伟达GPU上部署caffe、英特尔CPU部署caffe等大型知名开源项目作出了贡献。

△实习期间尤洋曾去老黄家开party

博士毕业时，尤洋还获得了颁发给UC伯克利优秀毕业生的Lotfi A. Zadeh Prize，并被提名为ACM Doctoral Dissertation Award候选人（81名博士毕业生中选2人）。

毕业后，他加入新加坡国立大学计算机系，担任校长青年教授 （Presidential Young Professor）。

在学术研究上，尤洋也同样战绩斐然。

他曾以一作的身份获得2015年国际并行与分布式处理大会(IPDPS)的最佳论文和2018年国际并行处理大会(ICPP)最佳论文奖。

其发表论文《Imagenet training in minutes》所提出的方法刷新了ImageNet训练速度的世界纪录。

2021年，他还被选入福布斯30岁以下精英榜 （亚洲）。

事实上，潞晨团队可不止尤洋一位大神。

其团队核心成员来自美国加州大学伯克利分校、斯坦福大学、清华大学、北京大学、新加坡国立大学、新加坡南洋理工大学等国内外知名高校。

核心团队在高性能计算、人工智能、分布式系统方面已有十余年的技术积累，并在国际顶级学术刊物或会议发表论文30余篇。

此外，还有美国科学院院士，工程院院士James Demmel教授担任团队顾问。

Demmel教授是加州大学伯克利分校前EECS院长兼计算机系主任、中关村战略科学家、ACM/IEEE Fellow，现任加州大学伯克利分校杰出教授。

目前，潞晨科技还在广纳英才。招聘全职/实习软件工程师，全职/实习人工智能工程师。

岗位职责主要有：

• 开发分布式人工智系统并部署到大规模集群或云端。

• 从具体的场景和问题出发，研发和优化算法系统，产出解决方案应用到场景中。

• 参与人工智能技术与现有工具的融合设计和优化，提高产品性能。

• 撰写高质量的科技论文，有机会担任重要论文的第一作者 (未来换工作或升学的重要加分项)。

任职要求为：

• 精通TensorFlow, PyTorch, Ray, DeepSpeed, NVIDIA Megatron，熟悉上述系统的内部运行机制。

• 熟悉各类优化算法与模型架构，熟悉python或C++的优化算法库，包括各类基于梯度的经典算法与经典模型 (BERT, GPT-3, Switch Transformer, ViT, MLP-Mixer)。

• 有较强的编程能力和工程实现能力。获得过编程竞赛奖或发表过高质量论文的优先录用。

• 211、985、海外知名高校本科以上学位(或在读)，计算机科学、软件工程，电子信息，自动化，数学，物理或其它人工智能相关专业。

如果想入职潞晨，不知道现在恶补还来得及吗？

简历投递邮箱：
[e-mail]