单卡能够容纳训练的小模型,分布式就是为了训练加速,一般使用的是数据并行的方法,也就是每一块GPU复制一份模型,然后将不同的数据放到不同的GPU训练。 模型变得越来越大,单卡都无法支持一个模型训练的时候,就会使用模型并行的方法,模型并行...
首先,它使用尽可能大的批量大小以在两个阶段上获得更高的效率。其次,在生成阶段,它利用高性能CUDA内核在模型在单个 GPU 上最大化 GPU 内存带宽利用率,并在其他情况下利用张量并行(Tensor Parallelism, 简写作TP)进行计算。DeepSpeed-HE进一步在生成阶段使用 TP 而不是 ZeRO 以减少 GPU 之间的通信并保持高 GPU 内...
DeepSpeed-Inference DeepSpeed-Inference[8] 使用张量并行 (Tensor Parallelism) 以及高效的融合 CUDA 核函数在 128 这个大 batch size 下达到了每词 1 毫秒的超快推理性能。设置 pip install deepspeed>=0.7.3 运行 1.最快的方法是使用 TP 预分片 (TP = Tensor Parallel) 的 checkpoint，与非预分片的 bloom ...
因为工作需要,我使用过很多模型或数据并行方式来训练超大规模模型,比如tensor parallel、sequence parallel、pipeline parallel等。但如果说只能选择一项技术支持千亿参数以内的模型进行分布式训练,那么我首先推荐的必定是ZeRO,它具有高效易用等特性 同时ZeRO的论文本身也是针对大模型内存分析的经典文章,属于入门必读必知的工作...
在DeepSpeed 中,启用Tensor Parallelism让每个 GPU 只运行模型的某个部分,减少显存占用并提高计算速度。 示例配置: { "tensor_parallel_degree": 8 } 1. 2. 3. 激活卸载:启用激活卸载(offload_activations)将中间激活卸载到CPU 内存,进一步减少 GPU 显存的使用。
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;
张量并行(Tensor Parallel, TP):将模型按每层的权重拆开 混合策略(3D并行) 数据并行 + 流水线并行 + 张量并行 3D并行示例: 2路数据并行+ 4路流水线并行 + 4路张量并行 2.2 LLM推理和训练的算力需求估算 2.2.1 数据精度格式 对于大语言模型,选择合适的精度格式至关重要。高精度如FP32适合高要求的任务,但消耗...
(sum of fwd, bwd and step latency) 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 ...
Use PEFT or Full-parameter to finetune 450+ LLMs (Qwen2.5, InternLM3, GLM4, Llama3.3, Mistral, Yi1.5, Baichuan2, DeepSeek-R1, ...) and 150+ MLLMs (Qwen2.5-VL, Qwen2-Audio, Llama3.2-Vision, Llava, InternVL2.5, MiniCPM-V-2.6, GLM4v, Xcomposer2.5, Yi-VL, De
此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次。 原始仓库:https://github.com/microsoft/DeepSpeed master master gma/enable_qwen3_meta loadams/temp-disable-aio-tests tohtana/dc_fix_symint_input stas00-dist-init-device-id gma/rollback_6726 ...