数据并行是一种广泛应用于深度学习模型训练的加速技术，可以显著提升大规模数据集的训练速度。然而，数据并行可能导致GPU之间产生大量的通信，因为每个GPU需要与其他参与训练的GPU交换信息。这种密集的通信可能会在网络上产生大量流量，从而降低训练效率。优化通信策略，提升分布式训练效率- 参数服务器：采用专门的服务器聚合...
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。
目前主要的并行策略有数据并行,张量并行,流水线并行和混合并行。 数据并行 数据并行原理很简单,所有设备都保存完整的模型参数,仅把数据集切分成N份,在更新参数时,将所有设备的梯度进行聚合即可。数据并行实现简单,是首选的并行方案,缺点是存储效率不高,模型参数被冗余存储N次。当模型比较大时,通信开销很大,甚至会影响...
但重要的是要认识到它们对于大规模模型训练的重要性,并在实际应用中根据具体情况选择合适的策略。 四、结论 随着深度学习模型的不断扩大,GPU并行策略已成为训练这些模型不可或缺的工具。本文介绍了四种关键的GPU并行策略——数据并行、流水并行、模型并行和混合专家系统,并简要分析了它们的优势和劣势。希望这些内容能够...
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...
为了训练千亿甚至万亿参数的巨大模型,我们需要利用高效的GPU并行策略。本文将简要介绍四种主要的GPU并行策略,帮助你理解并实践大规模模型训练。 一、数据并行 数据并行是最常见的一种并行策略。它通过将数据集分成多个子集,然后在不同的GPU上并行处理这些子集,从而加速训练过程。每个GPU都加载相同的模型参数,但处理不同...
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...
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...
传统并行训练方法往往涉及复杂的手动编程和任务分配。而通过使用自动并行策略,百度云能够在众多计算节点之间合理地分配计算任务,不仅降低了开发的复杂性,还使得计算资源能够得到充分利用。王雁鹏提到,自动并行策略的调优时间从几小时缩短至几分钟,极大地提升了训练效率。这一突破为进一步扩大大模型的训练规模奠定了基础。