5. 模型集成：将各个GPU训练的模型进行平均，得到最终模型。数据并行可有效提高模型训练效率，尤其适用于大规模数据集和复杂模型。采用分块分布式训练：将数据切分成小块，并分发给多个GPU进行训练。每个GPU接收到的数据块是唯一的，可显著提升训练效率。模型复制：每个GPU上都会放置一个模型的副本，以便进行并行计算。梯...
模型信息:一个模型16层,每个GPU最多放2层参数量 GPU基础分部 并行策略 MP(模型并行) 模型并行 最基础的并行方式,若干张卡组成一个完整的模型。最基础的DP,DDP相当于一张卡一个模型,ZeRO-3则是n张卡一个完整模型。 DP(数据并行) 数据并行 完整的数据拆分为若干份,每一份都输入进一个完整的模型中开始训练。
DeepSpeed 通过在模型并行 worker 之间划分激活显存来进一步提高显存效率。 计算效率:由于每次前向和反向传播中都需要额外通信激活值,模型并行的计算效率很低。模型并行需要高通信带宽,并且不能很好地扩展到通信带宽受限的节点。此外,每个模型并行worker 都会减少每个通信阶段之间执行的计算量,从而影响计算效率。模型并行性通...
在实际应用中,这四种GPU并行策略通常不是孤立使用的,而是根据模型的特性和计算资源的情况进行组合和优化。例如,可以采用数据并行和模型并行相结合的策略来训练大型Transformer模型;或者利用流水并行和混合专家系统来降低显存消耗并提高计算效率。 对于非专业读者来说,理解这些并行策略可能存在一定的难度。但重要的是要认识到...
大模型并行训练的目标是将模型的训练过程分布在多个计算节点上,以提高训练效率。这种并行方式可以在一定程度上缓解内存瓶颈问题,加速模型的收敛速度。在实践中,常见的并行策略包括数据并行和模型并行。数据并行是将数据集分成多个子集,并在多个节点上进行训练,每个节点只处理一部分数据。模型并行则是将模型的参数分散到不...
三、综合策略 在实际应用中,为了提高超大模型的分布式训练效率和速度,通常会组合使用多种并行化策略和通信优化方法。 例如,可以采用数据并行和模型并行相结合的策略,同时优化通信协议和数据传输方式。 此外,还可以利用深度学习框架提供的自动并行功能(如PyTorch的DistributedDataParallel、DeepSpeed等),根据硬件资源和模型特性...
与流水线并行策略将将模型进行逐层地垂直拆分不同,张量并行策略将模型在同一层内进行“水平”拆分。这一策略被认为适用于例如转换器(Transformer)等的许多现代模型,这些模型的训练中最大的计算难点在于,进行一个大型批处理矩阵和大型权重矩阵的相乘。 在张量并行策略中,矩阵的乘法作为成对的行与列的点积运算,把权重矩...
放映厅 知识 游戏 二次元 音乐 美食 再不学大模型就晚了,Llama、Qwen、Deepseek都在用的大模型分布式并行训练策略#ai#大模型#你真的了解人工神经网络吗 32 1 14 5 发布时间:2024-10-12 22:17 AI94188 粉丝54获赞207 热榜推荐 这次真没有被吓到!! #MJ军师 #恐怖生存 #五仁月饼团队 #我的世界 ...
• 2024-02-19 11:44 面向未来，大模型的轻量化设计与部署策略将是AI技术发展和应用落地的重要趋势。以下是一些关键策略：1. **模型压缩**： - 知识蒸馏：通过训练一个小型的学生模型来模仿大型教师模型的行为，将教师模型的知识“蒸馏”到学生模型中，从而实现模型尺寸和计算量的大幅...查看全部 大模型...
一种面向国产超算系统的大模型并行训练策略生成方法,并行训练策略包括并行训练方法、批尺寸、显存优化方法中的至少一种,并行训练策略构成搜索空间,该方法包括:获取生成并行训练策略所需的参数;基于参数,构建多个决策树,多个决策树用于分解并行训练策略的搜索空间,每个决策树用于表征并行策略的一个子搜索空间;基于决策树和参...