+ j * tensor_model_parallel_size * context_parallel_size ) end_rank = ( i * num_pipeline_model_parallel_groups + (j + 1) * tensor_model_parallel_size * context_parallel_size ) for k in range(tensor_model_paralle
# and chunk_3 are assigned to GPU0, chunk_1 and chunk_2 are assigned to GPU1, so # that we can get balanced workload among GPUs in a context parallel group. args = get_args() cp_size = args.context_parallel_size if cp_size > 1: cp_rank = mpu.get_context_parallel_rank() fo...
用户可通过指定contextparallelsize在Megatron中实现CP。具体源码实现以MegatronCore 0.5.0版本为例进行说明。总结：Context Parallel并行是一种高效的并行处理策略，通过对所有input输入和所有输出activation在sequence维度上进行切分，并结合特定的通信操作，能够显著降低显存使用并提高处理效率，特别适用于长序列的...
context_parallel package Context parallelism overview Figure 1: A transformer layer running with TP2CP2. Communications next to Attention are for CP, others are for TP. (AG/RS: all-gather in forward and reduce-scatter in backward, RS/AG: reduce-scatter in forward and all-gather in backward,...
- Context Parallel (CP)是一种用于长序列大模型训练的方法,通过沿着序列维度切分数据来实现。 - CP的核心是实现支持序列并行的attention层。 - CP使用ring attention的方式进行通信和计算任务的流水线,以隐藏额外的通信开销。 - 针对负载不均衡的问题,可以将序列切分成多份来实现负载均衡。 - 在切分策略下,每个设...
设置--context-parallel-size,默认为1,根据用户需求配置。 同时设置--context-parallel-algo ulysses_cp_algo。 使用效果 利用多个计算设备对输入序列进行并行切分,降低单设备的内存消耗,相比不开启序列并行单步耗时增加,相比重计算计算效率提升。 鸣谢 1.GitHub项目地址:https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/mas...
长序列场景完整mask会占用大量显存(约seq-length * seq_length * 2),并且影响端到端性能;当前pack模式长序列微调场景下,因mask具有一定规律性, 当--context-parallel-algo设置为adaptive_cp_algo或hybrid_adaptive_cp_algo时,使能--adaptive-cp-manually-set-mask-list可以不生成完整的mask, 使能每个rank生...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - context_parallel fails with plain sdpa kernel SDPBackend.MATH · pytorch/pytorch@83fb974
为fleet的context parallel增加ring flash attention的支持 paddle兼容性: 使用paddle中的sep group,对paddle无改动 收敛性: 将cp和sep做对比。理论上,二者的收敛结果应该完全一致。经过测试,sep和cp的收敛情况近乎一致。绿色为cp,蓝色为sep。 性能: 单机8卡小模型测试,序列长度为20k时,性能对比如图。绿色为cp,蓝色...
" Thread Prioritization: A Thread Scheduling Mechanism for Multiple-Context Parallel Processors. " Jan. 1995.*Fiske et al. " Thread Prioritization: A Thread Scheduling Mechanism for Multiple-Context Parallel Processors ". Appears in: Proceedings of the First International Symposium on HPCA, Jan. ...