hidden_states = hidden_states.transpose(0,1).contiguous()else:# See set_input_tensor()hidden_states = self.input_tensorifencoder_outputisnotNone: encoder_output = encoder_output.transpose(0,1).contiguous()ifself.activations_checkpoint_methodisnotNone: hidden_states = self._checkpointed_forward(...
input_tensor = input_tensors.pop(0) output_tensor = output_tensors.pop(0) output_tensor_grad = recv_backward(send_tensor_shapes, timers=timers) input_tensor_grad = \ backward_step(optimizer, input_tensor, output_tensor, output_tensor_grad) send_backward(input_tensor_grad, recv_tensor_shape...
params_dtype, ) ) set_tensor_model_parallel_attributes(self.bias, True, 0, stride) # Always initialize bias to zero. with torch.no_grad(): self.bias.zero_() else: self.register_parameter("bias", None) def forward(self, input_): # 定义列切割中的f算子 # 调用copy_to_tensor_model_...
send_tensor_shapes = get_tensor_shapes(rank, model_type)# Input, output tensors only need to be saved when doing backward passes# 当需要进行反向传播时候,需要建立两个队列,input_tensors 保存来自上游的激活,output_tensors 保存来自下游的激活input_tensors =Noneoutput_tensors =Noneifnotforward_only...
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 GPU. if get_tensor_model_parallel_world_...
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。 本系列大概有6～7篇文章,通过论文和源码和大家一起学习研究。本文将对 Megatron 的基本架构做一下梳理。
all_reduce(input_, group=get_tensor_model_parallel_group()) return input_ reduce函数利用 _TENSOR_MODEL_PARALLEL_GROUP 进行在组内进行集合通信。 6. Pipeline model parallel 本节分析的是,如何将 Node 上的 GPU 分给流水线并行组。 6.1 分组 根据注释中的内容,我们可以得到以下信息:流水线分组将 16 个...
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 ...
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...
the input activation of each transformer layer is stored. When the GPU memory is insufficient, increasing the number of layers per group reduces the memory usage, enabling a bigger model to be trained. For example, when--recompute-num-layersis set to 4, only the input activation of each gr...