简枫:深入理解 Megatron-LM(3)代码结构 简枫:深入理解 Megatron-LM(4)并行设置 1. 导读 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-...
在分布式训练中,Megatron-LM结合了Tensor Parallelism (TP)和Data Parallelism(DP)以优化大规模模型的计算和数据管理。本文通过结合简单的伪代码实现和例子来说明如何实现模型的TP + DP。 张量并行TP Megatron-LM 的 TP(Tensor Parallelism)简单实现(伪代码) 我们来实现一个简单的 Tensor Parallelism(TP) 伪代码示例,...
张量并行可以进一步细分为行并行(Row Parallelism)和列并行(Column Parallelism)。 设置步骤: 张量切分:根据设备数量和模型结构,确定张量的切分策略(如按行或按列切分)。 切分实现:在模型定义中,使用特定的切分函数或库(如Megatron-LM中的切分工具)来切分张量。 设备分配:将切分后的张量分配给不同的计算设备。 通信...
该设置使用数据并行，但也可以对无法放在单个 GPU 的超大模型使用模型并行。第一种选择是设置张量并行，它将模型中的张量拆分到多个 GPU 上并行运算，你需要将 tensor-model-parallel-size 参数更改为所需的 GPU 数量。第二种选择是流水线并行，它将模型按层分成大小相等的几块。参数 pipeline-model-parallel-size ...
数据并行(DP,DDP和ZeRO) 介绍最重要,也是目前基于Transformer做大模型预训练最基本的并行范式:来自NVIDIA的张量模型并行(TP)。 基本思想就是把模型的参数纵向切开,放到不同的GPU上进行独立计算,然后再做聚合。 之前的将的都是 模型 按照层 进行切割。
Megatron-LM：大模型训练的神器 Megatron-LM 是 NVIDIA 开发的专门用来训练大语言模型的框架。它主要支持三种并行方式：数据并行：就是把数据分散到多个 GPU 上同时训练。模型并行：把模型的不同层分配到不同的 GPU 上。张量并行：把单个张量运算分散到多个 GPU 上。举个栗子，看看怎么用 Megatron-LM 初始化一个大...
用Megatron-LM训练模型，大概长这样：import megatronargs = megatron.get_args()model = megatron.get_model(args)for iteration in range(args.max_iterations)：loss = model(batch)model.backward(loss)model.update()看着是不是也挺简单？但别被表象骗了，这背后涉及到张量并行、流水线并行等高深技术，没点...
在模型并行中,还有两种进一步的范式:逐层流水线并行(layer-wise pipeline parallelism)和更通用的分布式张量计算(distributed tensor computation)。在流水线模型并行中,一组操作首先在一个设备上执行,然后将输出传递到流水线中的下一个设备,在下一个设备上执行不同的另一组操作。一些方法与流水线并行结合使用参数服务器...
MegatronLM是一个基于PyTorch的分布式训练框架,旨在分布式训练像GPT-3这样的庞大语言模型。它结合了数据并行、张量并行和流水线并行等多种并行训练技术,以提升整体的训练速度和解决大模型在多机上的扩展性问题。 流水线模型并行训练技术 1. 基本概念 流水线模型并行训练(Pipeline Model Parallel/PP)是一种将模型拆分成...
图解大模型训练之:张量模型并行,Megatron-LM 图解大模型训练之:Megatron源码解读1,分布式环境初始化 「本文目录:」 一、模型概述 二、模型切割在做一件什么事 2.1 模型切割设计思想 2.2 随机种子 三、模型并行框架 3.1 模型并行入口函数 3.2 定义并搬运模型 ...