为了节省大家的时间,在这里记录一下 Megatron-LM 的切分方式。由于只考虑切分,所以本文忽略 transformer 模型中的各种 elementwise 运算和 layernorm。 下文中,我们规定 b 为batch size,s 为 sequence length,h 为hidden size,n 为num head,p 为切分数,用中括号表示 tensor 形状,例如 [b, s, h] 为常规的 ...
在Megatron-LM中,权重的切分操作就是由这两个基础算子组合而成的。接下来,针对Transformer模型,我们依次来看在不同的部分里,Megatron-LM是怎么做切分的。 二、MLP层 2.1 MLP层的张量模型并行计算方法 MLP层构造最简单,所以我们先来看它。MLP层计算过程如下图: 其中,GELU是激活函数,A和B分别为两个线性层。在...
使用ZeRO-Infinity训练万亿级别的模型 使用ZeRO-Infinity将计算转移到CPU和NVMe 分配大规模Megatron-LM模型 以内存为中心的分块优化 提取权重 ZeRO-Offload概述 训练环境 在单个 V100 GPU 上训练10B的GPT2模型 Megatron-LM GPT-2 的启动脚本更改: DeepSpeed 配置更改 0x0. 前言 这篇文章主要翻译DeepSpeed的Megatron-LM...
传统的流水线并行将模型层均匀分配到不同阶段，这在 /Megatron-LM/megatron/model/transformer.py 文件的 ParallelTransformer 函数中实现。具体步骤包括：计算每个阶段应分得的层数，如流水线并行数为2，模型层数为8，则每个阶段分配连续的4层。根据 rank 确定生成哪些层的偏移量。调用 build_layer 函数生...
模型架构 首先详细说明MLP块。该块的第一部分是一个GEMM(General Matrix Multiplication),后面是一个GELU非线性层: 并行化GEMM的一种方法是按行切分权重矩阵 ,按列切分输入 : 这将得到 。由于GeLU是非线性函数, ,这种切分方式需要在GeLU函数之前进行同步。
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 ...
Megatron-LM 中提供了张量并行（Tensor Parallel，TP，把大乘法分配到多张卡并行计算）、流水线并行（Pipeline Parallel，PP，把模型不同层分配到不同卡处理）、序列并行（Sequence Parallel， SP，序列的不同部分由不同卡处理，节约显存）、DistributedOptimizer 优化（类似 DeepSpeed Zero Stage-2，切分梯度和优化器参数...
它的原理是将模型层内的权重参数按行或列切分到不同的处理器上，利用分块矩阵乘法，将一个运算分布到多个处理器上同时进行。比如英伟达的Megatron-LM就是一个典型的例子。但这种并行方式存在一定弊端。比如，每个处理器仍需要存储整个中间激活，使得在处理大模型时会浪费大量显存空间。另一方面，这种单线方法还会导致...
Megatron-LM 中提供了张量并行(Tensor Parallel,TP,把大乘法分配到多张卡并行计算)、流水线并行(Pipeline Parallel,PP,把模型不同层分配到不同卡处理)、序列并行(Sequence Parallel, SP,序列的不同部分由不同卡处理,节约显存)、DistributedOptimizer 优化(类似 DeepSpeed Zero Stage-2,切分梯度和优化器参数至所有计算...
或者从另一个角度看看,两种切分同时存在,是正交和互补的(orthogonal and complimentary)。 图来自:GTC 2020: Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism 1.3.1 通信 我们接下来看看模型并行的通信状况。 张量并行:通信发生在每层的前向传播和后向传播过程之中,通信类型是...