任意给定的GPU都会有两部分的通信,一个是包含所有相同层的GPU(数据并行),另一个与不同层的GPU(流水线并行)。下图是流水线并行度为2且数据并行度为2的示例图,水平方向是完整的一个模型,垂直方向是相同层的不同副本。 二、张量并行 Transformer中的主要部件是全连接层和注意力机制,其核心都是矩阵乘法。张量并行的...
流水线并行比较好理解,我们可将模型按照层划分,放到不同的设备。当训练数据进来时,按照流水线方式依次通过各个设备,最终完成整个模型计算。 流水线并行 训练过程的最小单元是一个批次完成前向计算、反向传播以及参数更新。如果我们将一个批次的数据(Batch Data)输入上面经过计算单元划分的流水线,会发现每个计算单元在一...
为了充分提升算力利用率,也即是充分发挥硬件的算力,最好的做法是把大模型按照模型并行(实际上优先采用张量并行 TP),如果可以的话加上流水并行PP,把模型并行的机器节点的内存全占满。在这个前提下的话,就可…
最终,这些子模型的结果将被整合,得到最终的输出。模型并行的一个实际应用是在训练深度神经网络时,将网络分成多个部分,每个部分在不同的GPU上训练,最终融合为一个整体网络。 总之,数据并行、流水线并行和模型并行是现代计算领域中的三种重要并行计算技术。它们分别通过拆分数据、拆分任务阶段以及拆分复杂模型来充分利用多...
总之,数据并行、流水线并行和模型并行是现代计算领域中的三种重要并行计算技术。它们分别通过拆分数据、拆分任务阶段以及拆分复杂模型来充分利用多核处理器和分布式计算环境,从而加速计算过程。这些技术的结合可以在高性能计算、人工智能等领域中发挥出色作用,为我们创造更多的可能性,迈向计算的新境界。
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow中,模型并行和流水线训练是两种优化技术,用于加速模型训练过程和提高训练效果。 1. 模型并行训练:...
并行工作者模型+流水线模型 并行工作者模型 流水线模型 作者其他创作 大纲/内容 Worker2-3 Worker2-1 Worker2-2 Worker1-2 Worker1-1 Delegator Worker1-3 收藏 立即使用 HttpMessageConverter接口关系图 收藏 立即使用 HttpMessage接口关系图 收藏 立即使用 ServletInputStream/ServletOutputStream 收藏 ...
流水线并行和张量并行是深度学习中训练大型模型的关键技术。流水线并行主要通过水平划分模型，按照层对模型进行划分，以利用单个GPU的显存训练更大的模型。而张量并行则是垂直划分模型，主要针对Transformer中的全连接层和注意力机制进行优化，降低对单卡显存的需求。同时，张量并行分为1D张量并行，包括列并行和...
【DeepSeek开源第四弹教优化,梁文锋参与研发】金十数据2月27日讯,2月27日,DeepSeek在X上宣布开源周第四天开源的是三项优化并行策略,并在Github上详细展开了DeepSeek-V3和R1模型背后的并行计算优化技术,通过这些阐述可以清晰了解团队是如何精细地优化计算和通信,最大限
总之,数据并行、流水线并行和模型并行是现代计算领域中的三种重要并行计算技术。它们分别通过拆分数据、拆分任务阶段以及拆分复杂模型来充分利用多核处理器和分布式计算环境,从而加速计算过程。这些技术的结合可以在高性能计算、人工智能等领域中发挥出色作用,为我们创造更多的可能性,迈向计算的新境界。