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Add tensor padding options to improve hardware utilization

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#284 ouverte le 6 févr. 2023

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 (8 commentaires) (2 réactions) (0 assignés)Python (450 forks)batch import
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Description

🚀 The feature, motivation, and pitch

Recent discussion on Twitter highlighted the importance of tensor padding to improve hardware util. NeMo seems to already support GPU-friendly vocab size padding from discussions with @cat-state but we should also consider adding an optional pad_to_multiple_of arg to our tokenizer calls with the accelerate/transformers backend to satisfy Tensor Core requirements.

image

The implementer should also provide system plots to display any improvements/findings.

Alternatives

No response

Additional context

No response

Guide contributeur

Direction de recherche
Enquetez sur les appels du tokenizer dans trlx, identifiez où ajouter pad to multiple of aux appels du tokenizer avec le backend accelerate/transformers, et mesurez les améliorations de l'utilisation du matériel à l'aide de graphiques système.
Stack technique
python
Domaine
machine learningaibackend
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
Une demi journée
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Investigation requise
Prérequis
PythonHuggingFace Transformers
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
40