英伟达 Megatron-LM 的流水线并行相关的论文(Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM)中采用了非交错式 1F1B 调度。 PipeDream(交错式1F1B)-Megatron-LM 上图中最下的图所示。 Megatron-LM 基于 PipeDream-Flush 提出了一个小的Trick:交错式 1F1B 调度,而交错式 1...
NVIDIA Megatron-LM 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练基于Transformer的大型语言模型。Megatron-LM 综合应用了数据并行(Data Parallelism),张量并行(Tensor Parallelism)和流水线并行(Pipeline Parallelism)来复现 GPT-3,本系列文章对 Megatron-LM 的源码进行分析并介绍相关技术原理。 2. 动机 在自然语言处理...
通过使用Megatron-LM的数据并行、张量并行和流水线并行策略,研究人员成功地复现了GPT-3模型,并验证了其性能。 2. 自定义模型训练 除了复现现有模型外,Megatron-LM还支持自定义模型的训练。用户可以根据自己的需求和数据集,设计并训练自己的语言模型。在训练过程中,可以利用Megatron-LM提供的各种优化技术和工具,如激活检...
从Megatron - LM 的 GitHub 仓库克隆代码: git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM.git cd Megatron-LM 配置文件 Megatron - LM 使用配置文件来指定训练参数,如模型大小、批次大小、学习率等。在configs目录下可以找到一些示例配置文件,你可以根据自己的需求进行修改。例如,对于一个简单的训练配置,可以参...
Megatron-LM 带有一个高效的 DataLoader，其中数据在训练前被 tokenize 和 shuffle。它还将数据拆分为带有索引的编号序列，并将索引存储，因此 tokenize 只需要计算一次。为了构建索引，首先根据训练参数计算每个 epoch 的数量，并创建一个排序，然后对数据进行 shuffle 操作。这与大多数情况不同，我们通常迭代整个数据集...
这篇文章来解析一下Megaton-LM涉及到的一个优化gradient_accumulation_fusion。这里fusion的意思是在gemm接口中会将当前的结果累加到先前计算的梯度上,所有这些都在一个操作中完成,可以避免多次访问global memory提升算子的带宽。下面解析一下这个优化的调度逻辑和cuda实现。
对于Megatron-LM GPT2 模型,我们在其 setup_model_and_optimizer() 函数中进行 DeepSpeed 初始化,函数传的参数包含原始model、optimizer、args、lr_scheduler 和mpu。 请注意,当启用FP16时,Megatron-LM GPT2会在Adam优化器上添加一个包装器。DeepSpeed有自己的FP16优化器,因此我们需要直接将Adam优化器传递给DeepSpeed...
你可以按照Megatron-LM的官方文档来安装。一旦准备工作完成,接下来是训练语言模型的步骤: 数据准备:首先,你需要准备用于训练的语言数据。确保数据集的格式与Megatron-LM的要求相匹配。通常,你需要将文本数据转换为tokenized序列,并存储在一个适当的格式(如HDF5)中。 配置训练参数:在开始训练之前,你需要配置训练参数,如...
gitclonehttps://github.com/NVIDIA/Megatron-LM 你还需要在容器的 Megatron-LM 文件夹中添加分词器的词汇文件vocab.json和合并表merges.txt。这些文件可以在带有权重的模型仓库中找到,请参阅GPT2 库。你还可以使用transformers训练自己的分词器。你可以查看CodeParrot 项目以获取实际示例。现在,如果你想从容器外部复制...
英伟达的Megatron-LM在加速训练GPT-3时，至少需要128块GPU才能启动；而从下表可以看出，使用相同的计算资源，Colossal-AI可以将每次迭代花费的时间从43.1秒降至38.5秒。这也就意味着，Colossal-AI可以将GPT-3的训练速度进一步提高10.7%。站在工程的角度，考虑到训练这样的大模型往往需要投入数百万美元，这一提升比例...