谷歌开源了一个分布式机器学习库 GPipe，这是一个用于高效训练大规模神经网络模型的库。
GPipe 使用同步随机梯度下降和管道并行进行训练，适用于由多个连续层组成的任何 DNN。重要的是，GPipe 允许研究人员轻松部署更多加速器来训练更大的模型，并在不调整超参数的情况下扩展性能。
开发团队在 Google Cloud TPUv2s 上训练了 AmoebaNet-B，其具有 5.57 亿个模型参数和 480 x 480 的输入图像尺寸。该模型在多个流行数据集上表现良好，包括将 single-crop ImageNet 精度推至 84.3％，将 CIFAR-10 精度推至 99％，将 CIFAR-100 精度推至 91.3％。
GPipe 可以最大化模型参数的内存分配。团队在 Google Cloud TPUv2上进行了实验，每个 TPUv2 都有 8 个加速器核心和 64 GB 内存（每个加速器 8 GB）。如果没有 GPipe，由于内存限制，单个加速器可以训练 8200 万个模型参数。由于在反向传播和批量分割中重新计算，GPipe 将中间激活内存从 6.26 GB 减少到 3.46GB，在单个加速器上实现了 3.18 亿个参数。此外，通过管道并行，最大模型大小与预期分区数成正比。通过 GPipe，AmoebaNet 能够在 TPUv2 的 8 个加速器上加入 18 亿个参数，比没有 GPipe 的情况下多 25 倍。
核心 GPipe 库目前开源在 Lingvo 框架下。
具体原理可以查看谷歌的发布公告。