2. DeepSpeed操作：大多数DeepSpeed操作都是在执行训练管线期间通过JIT（及时）编译构建的。但是，DeepSpeed操作的JIT编译在ROCM平台上不起作用，因此研究人员在安装DeepSpeed时预先构建了所有操作。研究人员禁用了Megatron-DeepSpeed代码库中的所有JIT功能，以避免任何运行时错误。3. 初始化PyTorch分布
2. DeepSpeed操作:大多数DeepSpeed操作都是在执行训练管线期间通过JIT(及时)编译构建的。 但是,DeepSpeed操作的JIT编译在ROCM平台上不起作用,因此研究人员在安装DeepSpeed时预先构建了所有操作。 研究人员禁用了Megatron-DeepSpeed代码库中的所有JIT功能,以避免任何运行时错误。 3. 初始化PyTorch分布式环境:Megatron-DeepSpeed...
docker run-d-t--network=host--gpus all--privileged--ipc=host--ulimit memlock=-1--ulimit stack=67108864--name megatron-deepspeed-v/etc/localtime:/etc/localtime-v/root/.ssh:/root/.ssh nvcr.io/nvidia/pytorch:21.10-py3 1. 执行以下命令,进入容器终端。 docker exec-it megatron-deepspeed bash ...
Bloom训练借助Megatron-DeepSpeed框架，融合Megatron-LM与DeepSpeed精髓。其分布式并行方案（8DP 12PP 4TP）如图6所示，显著提升训练效率。此外，还引入了ZeRO-1技术，进一步优化性能，确保训练的高效与精准。4.3 监控&容错 训练中，作者遭遇硬件挑战，平均每周GPU异常1-2次。为减少损失，每3小时保存Checkpoint，重启时...
在从业者看来，尽管分布式训练框架非常多，但主流方案还是PyTorch+Megatron-LM+DeepSpeed。目前在国内也有类似的分布式训练框架，例如潞晨科技的ColossalAI、一流科技的OneFlow，而对于国内在炼大模型的头部互联网厂商，如阿里的EPL（原名Whale）、华为的MindSpore、腾讯的AngelPTM等，市面上已有的框架并不能完全满足其诉求...
Bloom训练借助Megatron-DeepSpeed框架,融合Megatron-LM与DeepSpeed精髓。其分布式并行方案(8DP 12PP 4TP)如图6所示,显著提升训练效率。此外,还引入了ZeRO-1技术,进一步优化性能,确保训练的高效与精准。 4.3 监控&容错 训练中,作者遭遇硬件挑战,平均每周GPU异常1-2次。为减少损失,每3小时保存Checkpoint,重启时约损失1.5...
而UC Berkeley RISELa开源的Ray(据称也是ChatGPT背后在使用的框架)和云托管产品AnyScale,微软开源的深度学习库DeepSpeed也备受欢迎。在从业者看来,尽管分布式训练框架非常多,但主流方案还是PyTorch+Megatron-LM+DeepSpeed。 目前在国内也有类似的分布式训练框架,例如潞晨科技的ColossalAI、一流科技的OneFlow,而对于国内在炼...
BERT 和 GPT 等超大模型正在成为 NLP 领域应用中的趋势。然而训练这种大模型面临内存限制的问题，为了解决这个难题，研究者使用 Megatron-LM 和 PyTorch-Lightning 模型并行性扩大训练。其中，Megatron-LM 只专注于大规模训练语言模型，而 PyTorch-Lightning 仅基于 sharded 优化器状态和梯度，如 DeepSpeed。在计算机视觉...
比如,英伟达开发的基于PyTorch框架Megatron-LM能够在AIStation上实现快速部署,训练全程都有保障。 2. 在大规模算力调度方面 能够制定合理的作业执行计划,以最大限度地利用资源,满足训练任务的时延和吞吐需求。 AIStation优化调度系统性能,实现了上千POD极速启动和环境就绪。
在Ampere时代,NV在整机之外,进一步推出集群解决方案SuperPOD,以及基于SuperPOD搭建的超算集群Selene,SuperPOD和Selene支持了Megatron-LM以及MLPerf training的大量性能优化工作,也作为解决方案,成功交付给了若干客户。这也是一个蛮有意思的行业信号。 软件方面,Ampere时代一个比较重要的工作是TensorRT和PyTorch的集成Torch-TensorRT...