分散AIラボGradientがEcho-2分散強化学習フレームワークをリリース

BlockBeats ニュース、2 月12日、分散型AIラボGradientがEcho-2分散型強化学習フレームワークをリリースしました。このフレームワークの目標は、AI研究のトレーニング効率の壁を打破し、アーキテクチャレベルでLearnerとActorのカップリングを実現することにより、大規模モデルの後退にかかるコストを削減することです。

公式データによると、このフレームワークは、30Bモデルの後退コストを4,500ドルから425ドルに削減できます。 Echo-2は、非同期トレーニング（Async RL）を実現するためにストアコンピュート分離技術を利用し、サンプリングコンピューティングパワーを不安定なGPUインスタンスおよびParallaxベースの異種GPUにオフロードすることをサポートしています。さらに、Gradientは、現在学生と研究者向けにオープン予約を開始しているRLaaS（Reinforcement Learning as a Service）プラットフォームLogitsを展開する予定です。