平均而言,我们的FP6 kernel在NVIDIAA100 GPU上进行(因decoder的矩阵形状狭长而导致参数矩阵的访存成为瓶颈的)矩阵乘法时,处理速度比FP16 cuBLAS基准提高了2.1倍。值得注意的是,通过FP6量化实现的FP6内核使LLaMA-70b模型能够在单个A100 GPU上运行。这一显著成就使得其在batch小于32的LLM推理任务中,性能比FP16基准高出...
DeepSpeed中配置文件bf16.enabled来控制bf16混合精度训练,减少内存占用; 混合精度训练是指在训练过程中同时使用fp16半精度浮点数和fp32单精度浮点数-两种精度的技术; deepspeed提供混合精度训练支持,可通过配置fp16.enabled启动混合精度训练,训练过程deepspeed会自动将一部分操作转成fp16,并根据需要动态调整精度缩放因子,从...
Security Latest News DeepSpeed empowers ChatGPT-like model training with a single click, offering 15x speedup over SOTA RLHF systems with unprecedented cost reduction at all scales;learn how. [2024/03]DeepSpeed-FP6:The power of FP6-Centric Serving for Large Language Models[English] [中文] ...
数据照样均分成,N个显卡同时做forward和backward;N快显卡网络的初始参数都是一样的 foward时所有显卡可以并行(因为都存储和FP16的网络参数),然后各自计算loss和梯度 最关键的就是BP了:现在每块显卡只存了部分optimizer,怎么做BP更新参数了? 因为每块显卡都有完整的FP16网络参数,所以每块显卡都可以并且需要根据loss计...
请注意,当启用FP16时,Megatron-LM GPT2会在Adam优化器上添加一个包装器。DeepSpeed有自己的FP16优化器,因此我们需要直接将Adam优化器传递给DeepSpeed,而不需要任何包装器。当启用DeepSpeed时,我们从 get_optimizer() 返回未包装的Adam优化器。 使用训练API ...
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混合精度训练：DeepSpeed 支持使用 fp16 数据类型进行混合精度训练。通过在 ds_config 中设置以下配置，即可启用混合精度训练。"fp16": { "enabled": True} ZeRO 数据并行：Zero Redundancy Optimizer（零冗余优化器）可以支持每个 GPU 都只存储模型参数、梯度和优化器状态的一部分，从而降低 GPU 显存占用，支持更...
"fp16": { "enabled": true }, "zero_optimization": true } 6、资源配置 单节点 在仅在单节点运行时,DeepSpeed需要注意哪些不同的配置?CUDA_VISIBLE_DEVICES与DeepSpeed的使用有何异同? 在仅在单节点运行 DeepSpeed 时,需要注意以下几点不同的配置和使用情况: ...
混合精度训练:DeepSpeed 支持使用 fp16 数据类型进行混合精度训练。通过在 ds_config 中设置以下配置,即可启用混合精度训练。 "fp16": { "enabled": True } ZeRO 数据并行:Zero Redundancy Optimizer(零冗余优化器)可以支持每个 GPU 都只存储模型参数、梯度和优化器状态的一部分,从而降低 GPU 显存占用,支持更大的...
ZeRO++ 在 RLHF + LoRA 的场景下有着独特的应用，因为大多数模型权重都被冻结了。这意味着 ZeRO++ 可以将这些冻结的权重量化保存到 INT4/8 中，而不是将它们存储在 fp16 中并在每次通信操作之前对其进行量化。通信后的反量化仍然是为了让权重为计算做好准备，但反量化后的权重在计算后被简单地丢弃。以这种...