1. DP(Data Parallel) DP 是PyTorch 提供的一种比较传统的多 GPU 并行方式,分为以下几个步骤: 1、模型副本:在每次前向传播的时候,模型会被复制到每个GPU上,即每张GPU都有一个相同的模型副本,但是这种模型复制不是只发生一次,而是在每个前向传播步骤中重复进行,导致频繁的模型拷贝。 2、数据分配:将输入数据分...
这种DP方式的缺陷很明显:0号显卡要收集其他所有显卡梯度,更新参数后要把新的参数广播给所有显卡,显卡之间的通信量很大,具体同步的数据量和显卡数据是线性正比的关系! (3)DP的改进版:distributed data parallel,简称DDP;和DP比,每块卡单独生成一个进程; 数据照样均分成,N个显卡同时做forward和backward;N快显卡网络...
data_parallel_group:全局变量_WORLD_GROUP,存储新建的进程分组; dp_world_size:新建分组的进程个数; seq_data_parallel_group:全局变量_WORD_GROUP,存储新建的进程分组; seq_dp_world_size:新建分组的进程个数; mp_world_size:1 expert_parallel_group:全局变量_EXPERT_PARALLEL_GROUP; expert_data_parallel_group...
world size: 1 data parallel size: 1 model parallel size: 1 batch size per GPU: 80 params per gpu: 336.23 M params of model = params per GPU * mp_size: 336.23 M fwd MACs per GPU: 3139.93 G fwd flops per GPU: 6279.86 G fwd flops of model = fwd flops per GPU * mp_size: 6279....
mpu – 可选:一个实现以下方法的对象:get_model_parallel_rank/group/world_size 和 get_data_parallel_rank/group/world_size。 deepspeed_config – 可选:当提供DeepSpeed配置JSON文件时,将用于配置DeepSpeed激活检查点。 partition_activations – 可选:启用后在模型并行GPU之间Partitions activation checkpoint。默认...
ZeRO-0:禁用所有类型的分片,仅使用 DeepSpeed 作为 DDP (Distributed Data Parallel) ZeRO-1:分割Optimizer States ZeRO-2:分割Optimizer States与Gradients ZeRO-3:分割Optimizer States、Gradients与Parameters ZeRO-Infinity是ZeRO-3的拓展。允许通过使用 NVMe 固态硬盘扩展 GPU 和 CPU 内存来训练大型模型。ZeRO-Infinit...
mpu – 可选:一个实现以下方法的对象:get_model_parallel_rank/group/world_size 和 get_data_parallel_rank/group/world_size。 deepspeed_config – 可选:当提供DeepSpeed配置JSON文件时,将用于配置DeepSpeed激活检查点。 partition_activations – 可选:启用后在模型并行GPU之间Partitions activation checkpoint。默认...
global_batch_size=micro_batch_size * data_parallel_size 笔者设置的参数如下: global_batch_size = 64 micro_batch_size = 4 data_parallel_size = 8 c. 这里给出单机多卡完整的预训练脚本内容: #! /bin/bash# Runs the "345M" parameter modelGPUS_PER_NODE=8# Change for multinode configMASTER_ADD...
比如Pytorch的分布式并行计算框架(Distributed Data Parallel,简称DDP),它也仅仅是能将数据并行,放到各个GPU的模型上进行训练。 也就是说,DDP的应用场景在你的模型大小大于显卡显存大小时,它就无法使用了,除非你自己再将模型参数拆散分散到各个GPU上。 今天要给大家介绍的DeepSpeed,它就能实现这个拆散功能,它通过将模型...
(ZeRO) removes the memory redundancies across data-parallel processes by partitioning the three model states (optimizer states, gradients, and parameters) across data-parallel processes instead of replicating them. By doing this, it boosts memory efficiency compared to classic data-parallelism while ...