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...
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...
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...
执行以下命令,启动容器。 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...
另一方面,PyTorch FSDP(完全分片数据并行)对所有三种数据进行了分片,并通过将分片数据并行与传统数据并行相结合,支持混合数据并行。 3D并行和Megatron-DeepSpeed 仅使用单一并行策略来实现模型并行可能是一种低效方法。例如,如果研究人员只使用张量并行来对模型进行水平切分,那么张量可能太薄,需要频繁进行全还原通信,从而减慢...
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。
另一方面,PyTorch FSDP(完全分片数据并行)对所有三种数据进行了分片,并通过将分片数据并行与传统数据并行相结合,支持混合数据并行。 3D并行和Megatron-DeepSpeed 仅使用单一并行策略来实现模型并行可能是一种低效方法。例如,如果研究人员只使用张量并行来对模型进行水平切分,那么张量可能太薄,需要频繁进行全还原通信,从而减慢...
借助摩尔线程元计算统一系统架构MUSA,用户还可以复用PyTorch开源社区的大量模型算子,降低开发成本。 整体而言,摩尔线程的夸娥智算集群全栈方案的优势可以归结为八点,即:覆盖主流大模型、兼容CUDA等主流生态、断点续训、大语言模型分布式训练、加速推理、高性能通信、高性能存储,以及高可靠性。
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...