Megatron-LM是一个开源的轻量级大模型训练加速框架，非常流行，其中的4D并行计算技术已成为大模型训练的...
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...
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,这一提升比例带来...
CP是Megatron-LM看到Ring-Attention论文之后，最新开发的一个feature，所以不太成熟（2024.5），之后应该...
该问题探讨了Megatron-LM中Context Parallel(CP)的复杂性,特别关注其如何管理训练具有长序列的大型模型。它解释了CP沿着序列维度分割数据的独特方法,以及计算全局注意力所需的Key(K)和Value(V)组件通信。该内容通过详细介绍支持... 内容导读 该问题探讨了Megatron-LM中Context Parallel(CP)的复杂性,特别关注其如何管理...
NVIDIA NeMo Megatron是在Megatron的基础上发展起来的开源项目，由NVIDIA研究人员主导，研究大型转换语言模型...
Pai-Megatron-Patch的设计理念是不对Megatron-LM的源码进行侵入式修改,即不在Megatron-LM里面添加新的功能特性,将需要扩充完善的部分以patch补丁的方式呈现。在patch中构建LLM训练链路通过依赖Megatron-LM核心库的方法实现和Megatron-LM的解耦合。这样解耦合的好处就是Megatron-LM的升级不会影响用户的LLM最佳实践体验。
由此可见，CP的核心在于实现支持序列并行的attention层。实际上，megatron-lm里的做法就是调用transformer ...
楼上 @东尼大佬说的挺好，补充下，context parallel 还做了负载均衡