DeepSpeed的ZeRO优化器在不同程度上支持分片数据并行。ZeRO-1只对优化器状态进行分片，ZeRO-2对梯度和优化器状态进行分片，ZeRO-3则对优化器状态、梯度和模型参数进行分片。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Me...
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...
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。
具体来说,研究人员将Megatron-DeepSpeed分布式训练框架移植到Frontier上,以支持在AMD硬件和ROCM软件平台上进行高效的分布式训练。 研究人员将基于CUDA的代码转换为HIP代码,还预构建DeepSpeed ops以避免ROCM平台上的JIT编译错误,并且修改代码以接受主节点IP地址为参数进行PyTorch Distributed初始化。
具体来说,研究人员将Megatron-DeepSpeed分布式训练框架移植到Frontier上,以支持在AMD硬件和ROCM软件平台上进行高效的分布式训练。 研究人员将基于CUDA的代码转换为HIP代码,还预构建DeepSpeed ops以避免ROCM平台上的JIT编译错误,并且修改代码以接受主节点IP地址为参数进行PyTorch Distributed初始化。
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...
具体来说,研究人员将Megatron-DeepSpeed分布式训练框架移植到Frontier上,以支持在AMD硬件和ROCM软件平台上进行高效的分布式训练。 研究人员将基于CUDA的代码转换为HIP代码,还预构建DeepSpeed ops以避免ROCM平台上的JIT编译错误,并且修改代码以接受主节点IP地址为参数进行PyTorch Distributed初始化。