简枫:Megatron-LM 源码阅读(1)基础知识 本篇文章对张量模型并行、流水线模型并行的原理进行简单介绍。 1 张量模型并行(Tensor Model Parallelism) 1.1 原理 这里通过 GEMM 来看看如何进行模型并行,这里要进行的是 XA=Y ,对于模型来说, X 是输入, A 是权重, Y 是输出。从数学原理的角度来看,对于神经网络中的...
Megatron-LM 基于 PipeDream-Flush 提出了一个小的Trick:交错式 1F1B 调度,而交错式 1F1B 调度也是 Megatron-LM 论文(Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM),virtual pipeline)中最主要的一个创新点。 传统的流水线并行通常会在一个设备(Device)上放置几个连续的模型...
结论 MegatronLM的流水线模型并行训练技术为大型语言模型的训练提供了高效、可扩展的解决方案。通过深入理解其背后的技术原理和优化策略,我们可以更好地利用这一技术来加速深度学习模型的训练过程,推动人工智能技术的进一步发展。对于希望从事深度学习研究和应用的读者来说,掌握MegatronLM的流水线模型并行训练技术无疑将是一...
0x0. 前言 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。 https://github.com/BBuf/how-t...
在讨论Megatron-LM中Context Parallel(CP)的工作原理时,关键在于其对长序列大模型训练的优化。CP通过沿序列维度切分数据实现序列并行,其中非attention操作与常规数据并行无异。关键技术细节包括attenti
08 Megatron-LM TP 代码解析 22:06 09 Megatron-LM SP 代码解析 22:14 10 Megatron-LM PP 基本原理 12:30 11 流水并行1F1B/1F1B Interleaved原理 16:58 12 Megatron-LM 流水并行PP代码解析 19:33 再不了解昇腾 AI服务器就要被公关掉了,随时删库跑路! #大模型 #昇腾 #AI芯片 ZOMI酱 1.4万 ...
这个函数,前向forward是负责相加(每个gpu上的运算结果相加到一起,会涉及到gpu的wait,即一个gpu运行完毕之后,需要等待),这个可以通过pytorch的all-reduce函数实现;而backward的时候,鉴于X1W1和X2W2的形状相同,那么就是把相加之后的张量的梯度,原封不动的传递给每个gpu,继续反向传播的过程。即...
Megatron-LM模型并行性训练的原理是什么? 如何使用Megatron-LM训练数十亿个参数的语言模型? Megatron-LM在GTC2020上展示了哪些创新? 我们将通过对现有PyTorch transformer实现进行少量有针对性的修改来介绍一种高效的模型并行方法。最近,训练最大的神经语言模型已经成为提高NLP应用水平的最佳方法。然而,对于超过十亿个参数的...
LLM-jp 是自然语言处理和计算机系统领域的研究人员 (主要是 NII) 发起的一项计划,旨在通过持续开发完全开放的商用模型,积累有关训练原理的数学阐明的专业知识,例如大型模型如何获得泛化性能和学习效率。目标是积累有关训练效率的专业知识。 使用NVIDIA Megatron-LM 训练模型 ...