数据序列并行非常重要。前段时间有一个美国创业公司发了一个大新闻，可以把单次数据序列的 input sequence length (输入序列长度) 做到 4K Token。这个事情很重要，这张图可以说明一些问题：横坐标反映数据序列长度，纵坐标预测下一个词的精度 —— 数据序列越长我们预测的越准确，因为它有更多的上下文信息。虽然不好...
如视频生成模型,该模型的特点就是序列非常长,我们通过序列并行的方式,首先将长视频序列拆解为 special 与 temporal 两个维度,然后分别在这两个维度上进行序列并行,从而将视频模型整个的计算进行均摊。理论上,可以扩展到一个无限长的规模。 (4)模型并行 模型并行主要分为两个维度。第一个是张量并行,张量并行的做法是...
第三个是序列并行,因为现在长序列一个模型也是目前比较热门一个发展趋势。其实其他一些框架或多或少有一些类似去解决这个长序列一个方案,比如说Deepspeed等都有序列方案,但是如果仔细研究过他们的实现,会发现他们在计算attention的时候,并没有切分序列长度这个维度。 我们框架里是在全程计算中都实现了序列维度的切分,也...
目前主流的AI并行方案,如微软的DeepSpeed、英伟达的Megatron都使用3维并行,即数据并行、流水并行、一维模型并行。夸父在兼容数据并行、流水并行的基础上,进一步使用自行研发的2维模型并行,3维模型并行和2.5维模型并行。此外,针对大图片、视频、长文本、长时间医疗监控等数据,潞晨团队自研的序列并行,能突破原有机器能力限...
1、数据并行。 2、模型并行。 3、序列并行。 像数据并行,我们解决了一个问题,常见数据并行方案下,如果我们训练批大小超过8000以上,导致最终模型有一个泛化问题。在我们框架里通过LARS、LAMB这样一些针对做优化这些优化器解决这个问题,同时把批大小提高到像64K一个程度。
Colsssal-AI的重要功能——N-Dim并行系统 这可以将你的复杂模型可用硬件上,以便最大化使用并行同时最小化通信。 Colsssal-AI提供了完整的并行方法,包括数据并行、张量并行、流水线并行和序列并行,同时还有团队提出的2维、2.5维和3维张量并行以及序列并行。
该系统基于 PyTorch 并且开源,它提供了统一的并行训练系统,目的是为了开发者们可以更容易地实现数据并行、管道并行、张量并行和序列并行等将不同种类并行化技术的无缝集成。 对于社区开发者来说,通过使用 Colossal-AI 系统,他们在开发分布式模型时可以使用之前编写模型相同的方法,从而可以将精力更多地集中在模型架构的开发...
Colossal-AI 允许用户设置数据、管道、序列和多张量并行性的组合。用户可以使用张量并行性来制作分布式模型。这就像他们制作单 GPU 模型一样。在这项工作中,研究人员将模型构建与其分布方式分开。它们支持多种类型的模型,包括 2D、2.5D 和 3D 张量并行、序列并行和激活检查点。
它通过高效多维并行、显存优化、大规模优化库和细粒度监测等方式,让用户仅需极少量修改,即可高效快速部署AI大模型训练。多维并行是Colossal-AI的核心优势之一。相比现有方案中仅有的数据并行、一维张量并行和流水并行三种方案,Colossal-AI进一步提供了2/2.5/3维张量并行和序列并行,以及便捷的多维混合并行解决方案。这使得...
而序列并行针对大图片、视频、长文本、长时间医疗监测等数据,可以帮助突破原有机器能力限制,直接处理长序列数据。 显存优化 Colossal-AI综合了多重显存优化技术,包含多维并行,ZeRO冗余内存消除,CPU offload,Gradient Checkpoint,自动混合精度(AMP)等前沿技术,最大限度帮助用户避免显存瓶颈,降低训练的硬件需求。