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...
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...
对于在多 GPU 或多节点上运行的模型,只有模型并行(例如,Megatron-LM 中的--model-parallel-size)的改变会影响浮点操作数和Paramater的分析结果,即,model_parallel_size * flops = total_flops和model_parallel_size * parameters = total_parameters。数据并行大小或world size(与 GPU 或节点的数量相关)不会影响每...
DeepSpeed Flops 分析器输出每个 GPU 的分析结果以及world size,数据并行大小和模型并行大小。 对于在多 GPU 或多节点上运行的模型,只有模型并行(例如,Megatron-LM 中的 --model-parallel-size)的改变会影响浮点操作数和Paramater的分析结果,即,model_parallel_size * flops = total_flops 和model_parallel_size *...
Setting ds_accelerator to cuda (auto detect) using world size: 1 and model-parallel size: 1 > using dynamic loss scaling > initializing model parallel with size 1 Pretrain GPT2 model arguments: pretrained_bert ... False attention_dropout ... 0.1 num_attention_heads ... 16 hidden_size .....
模型并行(Model Parallelism)往往用于解决单节点内存不足的问题。模型并行可以从计算图角度,以下两种形式进行切分:按模型的层切分到不同设备,即层间并行或算子间并行(Inter-operator Parallelism),也称之为流水线并行(Pipeline Parallelism,PP);将计算图层内的参数切分到不同设备,即层内并行或算子内并行(Intra-...
world size: 1 data parallel size: 1 model parallel size: 1 batch size per GPU: 2 params per gpu: 83.81 M params of model = params per GPU * mp_size: 83.81 M 1 node 4 gpu world size: 4 data parallel size: 4 model parallel size: 1 batch size per GPU: 2 params per gpu: 83....
--model-parallel-size 1 \ --num-layers 48 \ --hidden-size 1600 \ --num-attention-heads 16 \ --batch-size 1 \ --deepspeed_config ds_zero_stage_1.config \ 在没有ZeRO的情况下训练这个模型会失败,并显示出内存不足(OOM)错误,如下所示: 这个模型不能适应GPU内存的一个重要原因是Adam优化器...
pretrain_gpt.py \--tensor-model-parallel-size1\--pipeline-model-parallel-size1\--num-layers24\--hidden-size1024\--num-attention-heads16\--micro-batch-size4\--global-batch-size8\--seq-length1024\--max-position-embeddings1024\--train-iters5000\--lr-decay-iters320000\--save$CHECKPOINT_PA...
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...