a)初始化 adam_w_mode:1 set_grad_none:true; _dummy_overflow_buf: multi_tensor_adam:加载FusedAdamBuilder(加载csrc/adam/fused_adam_frontend.cpp和csrc/adam/multi_tensor_adam.cu等文件),指向multi_tensor_adam_cuda函数; 参考资料
Adam 是一个在大规模深度学习模型训练场景下的,有效的(也许是最广为应用的)优化器。与通信效率优化算法往往不兼容。在跨设备进行分布式扩展时,通信开销可能成为瓶颈。推出了一种 1 比特 Adam 新算法,高效实现。该算法最多可减少 5 倍通信量,实现了与Adam相似的收敛率。在通信受限的场景下,观察到分布式训练速度,...
例如,要仅安装带有FusedLambop 的 DeepSpeed,请使用: 代码语言:javascript 复制 DS_BUILD_FUSED_LAMB=1pip install deepspeed 可用的DS_BUILD选项包含: DS_BUILD_OPS切换所有 ops DS_BUILD_CPU_ADAM构建 CPUAdam op DS_BUILD_FUSED_ADAM构建 FusedAdam op (from apex) DS_BUILD_FUSED_LAMB构建 FusedLamb op DS...
group.add_argument('--cpu_torch_adam', action='store_true', help='Use Torch Adam as optimizer on CPU.') group.add_argument('--ds_fused_adam', action='store_true', help='Use DeepSpeed FusedAdam as optimizer.') group.add_argument('--no-pipeline-parallel', action='store_true', help...
在上述代码中,首先定义了一个简单的模型,包含两个线性层和一个ReLU激活函数。然后,使用FusedAdam优化器进行参数更新,并使用MSELoss作为损失函数。 在训练过程中,使用DeepSpeed提供的DeepSpeedEngine.initialize()函数对PyTorch模型和优化器进行初始化。接下来的训练循环中,通过engine.backward()和engine.step()函数实现了混...
DS_BUILD_FUSED_LAMB=1 pip install deepspeed 可用的 DS_BUILD 选项包含: DS_BUILD_OPS 切换所有 ops DS_BUILD_CPU_ADAM 构建 CPUAdam op DS_BUILD_FUSED_ADAM 构建 FusedAdam op (from apex) DS_BUILD_FUSED_LAMB 构建 FusedLamb op DS_BUILD_SPARSE_ATTN 构建 sparse attention op ...
could not find the metadata file checkpoints/gpt2_345m_mp2/latest_checkpointed_iteration.txt will not load any checkpoints and will start from random Optimizer = FusedAdam Partition Activations False and Correctness Check False s iteration 100/ 600 | elapsed time per iteration (ms): 810.9 | ...
Fused Adam optimizer and arbitrarytorch.optim.Optimizer Memory bandwidth optimized FP16 Optimizer Large Batch Training with LAMB Optimizer Memory efficient Training with ZeRO Optimizer CPU-Adam Training Agnostic Checkpointing Advanced Parameter Search
# zero-offload torch-adam adam_w_mode optimizer # T|F T T torch.optim.AdamW # T|F T F torch.optim.Adam # T F T|F DeepSpeedCPUAdam(adam_w_mode) # F F T|F FusedAdam(adam_w_mode) Then in the logging I get: [2021-01-12 13:52:16,666] [INFO] [engine.py:521:_configure...
Megatron相较于DeepSpeed的主要优势体现在BLOOM训练框架中。BLOOM利用了Tensor并行，将神经网络层Tensor分解为小块，分布在多个GPU上，支持行并行和列并行，特别在Transformer的MLP和Attention层中体现明显。此外，Fused CUDA Kernels是NVIDIA对CUDA运算的优化，提高计算效率，而Megatron的代码大部分为C/C++编写。...