流水线并行就是将模型不同层的参数进行分割,将模型的不同层放置到不同的GPU中,降低单个GPU的 内存消耗,从而实现大模型的训练。 流水线并行和张量并行的区别在于,流水线并行是将模型的不同层拆分到不同设备上,所以流水线并行是层间并行。张量并行属于层内并行,采用张量并行的训练过程中频繁地同步梯度信息,因此可能...
简单模型并行(垂直)和管道并行(PP) 张量并行 Tensor Parallelism (TP) DP+PP DP+PP+TP DP+PP+TP+ZeRO FlexFlow 如何选择策略? 单GPU 单节点多GPU 多节点多GPU 参考 欢迎关注我的GitHub和微信公众号,来不及解释了,快上船! 写在最前面 本文是对Hugging Face官方文档的翻译,原文链接在这里:huggingface.co/docs...
二、混合并行策略举例 1. **DeepSpeed和Alpa框架的混合并行** - **策略**:在单机多卡场景下,优先采用张量并行(一种模型并行方式),将模型的计算密集型部分(如大规模矩阵运算)在多个GPU上并行执行,充分利用单机的计算资源,减少计算时间。在多机场景中,考虑到网络通信延迟相对较大,更适合采用流水线并行,将模型按阶...
这些策略主要包括数据并行(Data Parallelism)、模型并行(Model Parallelism)和张量并行(Tensor Parallelism)等。 1. 数据并行:这是最常用的一种并行方式,其基本思想是将数据集分割成若干子集,每个子集在不同的计算节点上运行相同的模型参数,然后将各个节点上的梯度更新结果汇总,以更新全局的模型参数。这种方式适用于模型...
数据并行是一种将数据集分割成多个子集,并在多个计算设备上并行训练相同模型副本的策略。其核心思想在于利用多个设备的计算资源同时处理不同的数据块,从而加速整体训练过程。 步骤 数据分割:将训练数据集划分为多个子集,每个子集分配给一个计算设备。 模型复制:在每个计算设备上复制一份完整的模型。 并行训练:每个设备独...
2.3 实际案例分析:不同并行策略的应用效果 为了更好地理解不同并行策略的实际应用效果,我们可以通过几个具体的案例来进行分析。 模型并行案例:在一项大规模图像识别任务中,研究人员使用了一个包含数十亿参数的深度神经网络。由于单个GPU的内存限制,他们采用了模型并行策略,将模型的不同层分配到多个GPU上。结果显示,模型...
此外,随着深度学习框架的不断发展,越来越多的框架开始支持模型并行策略。开发者可以根据自己的需求选择合适的框架和工具来实现模型并行训练。 结语 模型并行策略作为大规模分布式训练的重要组成部分,对于提升训练效率、降低硬件要求具有重要意义。通过深入理解模型并行的原理和实现方式,开发者可以更好地利用计算资源,训练出更...
超越单GPU局限：全面解析AIGC大模型训练的并行化策略与技术 突破语言模型局限性的关键在于提升深度神经网络的复杂性，即增加网络中的参数数量。以为例，其拥有惊人的1750亿个参数，使其能够以高度人性和连贯的方式处理语言。这些参数是在大量数据上训练得到的，主要形式是矩阵权重。在训练和推理过程中，深度神经网络根据...
并行策略简介 在大模型训练中,由于数据量和模型复杂度的增加,单个计算节点的计算能力难以满足训练的需求。为了提高训练效率和加速训练过程,通常采用并行策略来将计算任务分配给多个计算节点进行计算。 并行策略通常分为DP(Data Parallelism,数据并行)、TP(Tensor Par
一、人工智能图像识别的模型并行化编程策略 关键词解析 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一门涉及计算机科学、心理学以及认知科学等多个学科领域的学科,是指计算机执行的任务,通常要应用人类智能的特征,比如学习、推理、问题解决等。图像识别是人工智能领域的一个重要方向,包括识别人脸、物体、文字等。模型并行化编...