output_layer部分: output_layer是h∗volcab_size,输入是b∗s∗h。 将output_layer按列划分,每张卡的结果为(b∗s)∗(volcab_size/tp),由于最后结果算loss时需要交叉熵,要对每一行做softmax,因此还需要再做一次allreduce。由于vocab_size很大(>100k),这个通信量就很夸张了,一种优化方式是先将每张卡...
在此框架上,初始化进程,分配GPU,设置进程组(DP/TP/PP) TP_size : number of GPUs used to parallelize model tensor. PP_size : number of GPUs used to parallelize model pipeline. world_size : All gpu numbers 一般情况下,根据TP+PP就可确认MP,进而推出DP。也就是定好了TP和PP,DP_size就能根据 wor...
开EP 不会影响 DP 数量,这是因为每个 EP rank 处理不同的数据。 相比之下,同一个 TP group 中的所有 TP rank 处理相同的数据,在固定 world size 的情况下,开启 TP 会使 DP 变为原来的 1/TP。 举例来说,当 world size 为 64 时,启用 EP 8 后 DP 仍为 64,但启用 TP 8 后 DP 就只有 8。 这...
intright = nums.size();//右边界,开区间。while(left < right) {intmid = left + (right-left)/2;//中间值。if(nums[mid] == target)returnmid;elseif(nums[mid] < target) { left = mid +1;//缩小范围到[mid+1,right] }else{//if(nums[mid] > target) right = mid;//缩小范围到[lef...
b:batch_size,表示批量大小 s:sequence_length,表示输入序列的长度 h:hidden_size,表示每个token向量的维度。 h':参数W的hidden_size。 orward的过程如下: 图中所绘是b=1时的情况。 假设现在W太大,导致单卡装不下。我们需要把W切开放到不同的卡上,则我们面临三个主要问题: ...
h':参数W的hidden_size。 则每次forward的过程如下: 为画图方便,图中所绘是b=1时的情况。假设现在W太大,导致单卡装不下。我们需要把W切开放到不同的卡上,则我们面临三个主要问题: 怎么切分W。 切完W后,怎么做forward。 做完forward后,怎么做backward,进而求出梯度,更新权重。 一般来说,我们可以沿着W的行...
每个 micro batch 都需要一个额外的 reduce-scatter 通信来在分片之前聚合梯度,这会增加潜在的显著通信开销。根据流水线并行的性质,我们会使用小的 micro batch ,并把重点放在算术强度 (micro batch size) 与最小化流水线气泡 (micro batch 的数量) 两者间折衷。因此,增加的通信开销会损害流水线并行。
self.down_proj = nn.Linear(intermediate_size,hidden_size,bias=False) self.act_fn = nn.GELU() self.dropout = nn.Dropout(dropout_prob) def forward(self,hidden_state): output = self.down_proj(self.act_fn(self.gate_proj(hidden_state) * self.up_proj(hidden_state))) ...