Tensor并行单个层的参数较高单个层参数非常大的模型 Pipeline并行模型的不同层中等层数较多的模型 Expert并...
当前也有一些方便易用的 TP 方案,如BlackSamorez/tensor_parallel,使用起来非常简单: import transformers import tensor_parallel as tp tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/opt-13b") model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-13b") # use opt-125m...
对于流水线并行（PP）：作者同样进行了 PP 的切分，使用的 PP 为 8，也就是模型按层切分为 8 个切片。为了减少 PP 中的 Bubble，作者采用了 [2006.09503] Memory-Efficient Pipeline-Parallel DNN Training 的 1F1B 方案。此外，作者也尝试了 [2104.04473] Efficient Large-Scale Language Model Training on ...
FasterTransformer 是真对于 Transofrmer 类型模型（也包括 encoder-only、decoder-only）的推理加速方案，其提供了 Kernel Fuse、Memory reuse、kv cache、量化等多种优化方案，同时也提供了 Tensor Parallel 和 Pipeline Parallel 两种分布式推理方案。本文将介绍如何在云原生 AI 套件中使用 FasterTransformer 进行模型的推...
用来配置pipeline parallel size参数值。 您可以尝试从1开始逐渐增加pipeline parallel size值,直到模型可以正常开始训练,不出现OOM错误。 说明 pipeline parallel size参数值需要小于模型层数,且可以被模型层数整除。 --data-parallel-size 您可以根据尝试获得的tensor parallel size和pipeline parallel size的值,以及准备训...
原始模型的权重,与设定的优化选项(例如量化级别、tensor并行度、pipeline并行度等),一起传递给编译器。然后编译器根据这些信息输出特定针对GPU优化过的模型二进制文件。 需要注意的一个点是:整个模型编译的过程必须在GPU上进行。生成的编译模型是专门针对运行它的GPU进行优化的。例如,如果是在A40 GPU上编译的模型,就无...
张量并行(Tensor Parallelism):将模型的不同部分(如不同的 Transformer 层)分配到不同的 GPU 上。 序列并行(Sequence Parallelism):将输入序列分割成多个片段,每个片段由一个 GPU 处理。 流水线并行(Pipeline Parallelism):将模型分割成多个阶段,每个阶段由一个或多个 GPU 处理,数据通过流水线方式传递。
FasterTransformer 是真对于 Transofrmer 类型模型(也包括 encoder-only、decoder-only)的推理加速方案,其提供了 Kernel Fuse、Memory reuse、kv cache、量化等多种优化方案,同时也提供了 Tensor Parallel 和 Pipeline Parallel 两种分布式推理方案。本文将介绍如何在云原生 AI 套件中使用 FasterTransformer 进行模型的推理...
pipeline 并行的一个基本规律就是 pipeline 流水的级数越多,overhead 就越小。 3). Megatron-LM-3 增加了 Sequence Parallelism、Selective Activation Recomputation 和 Checkpointing Skipping 三个 feature。a. Sequence Parallelism: 在 Tensor Parallelism 的基础上,将 Transformer 核的 LayerNorm 以及 Dropout 层...
DP(Data Parallel):本质上是单进程多线程的实现方式,只能实现单机训练不能算是严格意义上的分布式训练。步骤如下: 首先将模型加载到主 GPU 上,再复制到各个指定从 GPU; 将输入数据按照 Batch 维度进行拆分,各个 GPU 独立进行 forward 计算; 将结果同步给主 GPU 完成梯度计算和参数更新,将更新后的参数复制到各个...