set_virtual_pipeline_model_parallel_rank(0) # 设置当前虚拟流水线的模型块为第 0 块 # 接收来自前一阶段的输入张量 input_tensors[0].append(p2p_communication.recv_forward(tensor_shape, config)) ... # 遍历 warmup 阶段的所有微批次,进行前向传播 for k in range(num_warmup_microbatches): # ...
send_forward(output_tensor, send_tensor_shapes, config) 即g0→g4, g1→g5。以g0,g4为例,g4将g0的output_tensor,作为自己的input_tensor: if not self.pre_process: # See set_input_tensor() hidden_states = self.input_tensor 继续进行第2个stage的前向运算,和stage-1相同,完成stage-2中Transform...
args.use_cpu_initialization=True# delayed initialization of DDP-related stuff# We only set basic DDP globalsset_tensor_model_parallel_world_size(args.tensor_model_parallel_size)# and return function for external DDP manager# to call when it has DDP initializedset_tensor_model_parallel_rank(args....
else: hidden_states=hidden_states.transpose(0,1).contiguous() else: #Seeset_input_tensor() hidden_states=self.input_tensor ifencoder_outputisnotNone: encoder_output=encoder_output.transpose(0,1).contiguous() ifself.activations_checkpoint_methodisnotNone: hidden_states=self._checkpointed_forward(h...
"" return _TENSOR_MODEL_PARALLEL_GROUP 在megatron/mpu/mappings.py 之中有对 tensor model group 的使用: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def _reduce(input_): """All-reduce the input tensor across model parallel group.""" # Bypass the function if we are using only 1 ...
Arguments: input (torch.Tensor required): 输入,类似torch.nn.functional.linear weight (torch.Tensor required): 权重,类似torch.nn.functional.linear bias (torch.Tensor optional): 偏置,类似torch.nn.functional.linear gradient_accumulation_fusion (bool required): 执行梯度累积融合, 需要自定义的CUDA扩展模块...
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 目录 0x00 摘要 ...
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。本系列有 5 篇文章,通过论文和源码和大家一起学习研究。本文将看看 Megatron 如何给流水线各个阶段安排执行执行序列。
set_tensor_model_parallel_attributes(self.bias,True,0,stride)#Alwaysinitializebiastozero.withtorch.no_grad(): self.bias.zero_()else: self.register_parameter("bias",None)defforward(self,input_):#定义列切割中的f算子#调用copy_to_tensor_model_parallel_region则新建一个_CopyToModelParallelRegion实例...
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。本文将对 Megatron 的基本架构做一下梳理。 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 ...