层间流水线并行(pipeline parallel) 层内张量并行(tensor parallel) 数据并行(data parallel) Zero Redundancy Data Parallelism(ZeRO) 【fig1】 1 模型并行 随着神经网络模型规模的增长,现有单个GPU的显存往往无法容纳训练过程中的高额占用。一个自然的解决思路是,对模型以及相关的梯度、优化器状态(optimizer states)作...
在推理中,TP 主要是横向增加设备数通过并行计算来减少 latency,其实现原理及细节可参考笔者之前的文章 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")...
virtual pipeline 则是按照文中提出的 virtual_pipeline_stage 概念减小切分粒度,以 virtaul_pipeline_stage为例,将 0-1 层放 Device1,2-3 层放在 Device2,...,6-7 层放到 Device4,8-9 层继续放在 Device1,10-11 层放在 Device2,...,14-15 层放在 Device4。在 steady 的时候也是 1F1B 的形式,叫做...
Tensor并行TP (Tensor Parallelism)流水线并行 流水线并行PP（Pipeline Parallelism），是一种最常用的并行...
micro-batch 跟数据并行有高度的相似性:数据并行是空间上的,数据被拆分成多个 tensor,同时喂给多个设备并行计算,然后将梯度累加在一起更新;而 micro-batch 是时间上的数据并行, 数据被拆分成多个 tensor,按照时序依次进入同一个设备串行计算,然后将梯度累加在一起更新。当总的 batch size 一致,且数据并行的并行度...
介绍:在大模型训练这个系列里,我们将一起探索学习几种经典的分布式并行范式,包括流水线并行(Pipeline Parallelism),数据并行(Data Parallelism)和张量并行(Tensor Parallesim)。 图解分布式训练(二) —— nn.DataParallel 动机: 多GPU并行训练的原理就是将模型参数和数据分布到多个GPU上,同时利用多个GPU计算加速训练过程...
Tensor并行TP (Tensor Parallelism) 流水线并行 流水线并行PP(Pipeline Parallelism),是一种最常用的并行方式,也是最初Deepspeed和Megatron等大模型训练框架都支持的一种并行方式。 什么是流水线并行呢?简而言之是把一个参数量较大的模型按照不同的层进行划分,将多个模型的层尽可能均匀的分布在不同的GPU显存上,来起...
新概念:就是围绕着现代训练体系走的,模型并行单指可以把模型劈开,但是放在哪说到就大了,可以有放在机箱内部的tensor parallel,有跨机箱流水线的pipeline parallel,这两基本上都是NV 的megatron的概念,现在也被普及成事实的标准了,这块其实东西挺多的,我后面需要单开篇幅讲 ...
TP技术可将模型如PP切片对应层分散至多个GPU，实现Tensor跨GPU划分。虽通信量增大，但置于单机内可充分利用NVLink高速带宽，优化性能。这种布局最大化机器内部资源，实现高效并行处理。2.3.2 Zero-DP 为减少显存占用，我们常采用Zero-DP优化技术，包括Zero-1、Zero-2、Zero-3和Zero-offload等方案。这些优化技术源自...
既然流水线并行(Pipeline Parallelism, PP)的模型转换成功了,但张量并行(Tensor Parallelism, TP)的转换失败,这暗示问题可能与张量并行的实现或与之相关的数据处理有关。流水线并行和张量并行处理模型的方式不同,这可能导致在模型结构、内存需求和数据连续性方面出现不同的挑战。以下是一些可能的原因及解决策略: ...