原文链接:详解MegatronLM序列模型并行训练(Sequence Parallel) 1. 背景介绍 MegatronLM的第三篇论文【Reducing Activation Recomputation in Large Transformer Models】是2022年出的。在大模型训练过程中显存占用过大往往成为瓶颈,一般会通过recomputation重计算的方式降低显存占用,但会带来额外的计算代价。这篇论文提出了两...
首先给个结论:相比较于去年的Megatron-2,Megatron-LM现在可以用更少的GPU训练更大的模型,且设备的FLOPs利用率有所提升。详见下图。 Megatron-2 模型设置+性能图,3072 A100 Megatron-3 模型设置,最多只用了512个A100 Megatron-3 性能图 原因: 1. 看文章的名字我们就可以知道,Megatron这一次在显存上面下了功夫,所...
后向全归约all-reduce(论文中的Figure 3.a中的f)# 原因:X在多个GPU上被简单复制(没有进行任何切割),类似X -> f -> [X, X, ..., X]# 这样的话,反向的时候,就是多个gpu上的X的整体,# 通过all_reduce合并到一起#(例如相加然后平均,或者直接element-wise相加 -> 这里是使用element-wise相加)# Matr...
# to execute outside the container:mkdir -p nvidia/megatron-codeparrot-small# copy the weights from the containersudo docker cp CONTAINER_ID:/workspace/Megatron-LM/experiments/codeparrot-small/iter_0150000/mp_rank_00/model_optim_rng.pt nvidia/megatron-codeparrot-smallgit clone https://github.com...
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...
docker run --gpus all -it --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:xx.xx-py3 git clone https://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...
docker run --gpus all -it --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:xx.xx-py3 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...
最新的Megatron已经加上了 FSDP v2的支持了：https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/commit/e1993fa6...
docker run --gpus all -it --rmnvcr.io/nvidia/pytorch:xx.xx-py3 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...
深度解析MegatronLM流水线模型并行训练 引言 随着深度学习技术的飞速发展,大型语言模型(如GPT-3)的参数规模不断攀升,对计算资源的需求也日益增加。为了高效训练这些庞大的模型,MegatronLM应运而生,其流水线模型并行训练技术成为解决大模型训练难题的关键。本文将详细解析MegatronLM的流水线模型并行训练,揭示其背后的技术原...