1.1 简单流水线并行与流水线气泡 1.2 为什么要使用流水线并行训练 1.3 为什么要改进流水线并行训练 2. 记号与概念 2.1 Microbatch 2.2 记号约定 2.3 构建流水线时间表的基本单元 3. GPipe 与 1F1B 3.1 GPipe 减小气泡 3.2 GPipe 的 Activations 显存占用 3.3 1F1B 减小 Activations 显存占用 3.4 1F1B 不同...
在大模型训练这个系列里,我们将一起探索学习几种经典的分布式并行范式,包括流水线并行(Pipeline Parallelism),数据并行(Data Parallelism)和张量并行(Tensor Parallesim)。微软开源的分布式训练框DeepSpeed,融合了这三种并行范式,开发出3D并行的框架,实现了千亿级别模型参数的训练。本篇文章将探索流水线并行,经典的流水线并...
并行训练-流水线 简述 并行训练主要有三种策略: 数据并行训练加速比最高,但要求每个设备上都备份一份模型,显存占用比较高,通信量大 张量并行,通信量比较高,适合在机器内做模型并行。 流水线并行,训练设备容易出现空闲状态,加速效率没有DP高;但能减少通信边界支持更
通过精细分割模型参数,张量并行能够在有限的硬件资源下实现大规模模型的训练。 三、3D并行:多维度并行的融合 原理简述:3D并行(3D Parallelism)是流水线并行、张量并行与数据并行(Data Parallelism)的有机结合。它将模型训练过程划分为三个维度进行并行处理,以最大化计算资源利用率。 关键技术点: 多维度协同:3D并行通过...
PipeDream 结合了模型并行和流水线并行,通过流水线的方式处理不同的 Mini Batch,使得不同的 Worker 在任何时刻处理不同的输入,具体来说,PipeDream 通过以下方式实现流水线并行训练: 根据模型架构和硬件配置将 DNN 分层自动切分到不同的阶段(Stage)。 使用DP 并行处理某些 Stage,平衡工作负载。
MegatronLM是一个基于PyTorch的分布式训练框架,旨在分布式训练像GPT-3这样的庞大语言模型。它结合了数据并行、张量并行和流水线并行等多种并行训练技术,以提升整体的训练速度和解决大模型在多机上的扩展性问题。 流水线模型并行训练技术 1. 基本概念 流水线模型并行训练(Pipeline Model Parallel/PP)是一种将模型拆分成...
流水线并行：在处理多帧的场景下，基于有向无环图的模型部署方式，可将前处理Node、推理Node、后处理...
本发明公开一种基于深度强化学习的流水线并行训练任务分配方法,步骤为:初始化深度学习模型,并把该模型载入;建立对目标深度学习模型运行时分析方案,构建模型参数文本库;根据获取的模型参数文本信息,构建任务分配预测网络;使用策略梯度训练预测网络,直至生成最优流水线并行任务分配方案;按照生成的最优任务分配方案,在异构计算...
首先，朴素的流水线并行将模型切割成多个部分，分配到不同设备，以减少单个GPU的内存压力，但存在资源浪费问题，尤其是当GPU数量增多时。为解决这一问题，业界提出了微批次流水线并行技术，如GPipe。GPipe通过将大批次拆分为微批次，每个GPU并行处理，从而提高并行度和资源利用率，同时通过重计算技术降低内存...
Megatron-LM则通过引入虚拟流水线（Virtual Pipeline）和交错式1F1B调度策略，进一步优化了流水线并行的效率。这种方法通过增加流水线阶段的数量，以减少设备间的通信量，从而降低流水线中的等待时间（Bubble比率），进而提高整体训练效率。这种策略尤其适用于GPU集群环境，能够有效提升大规模语言模型的训练速度。