进入initialize_model_parallel函数,我们来看一下一些重要的参数: tensor_model_parallel_size:张量并行的维度,一个张量并行组内的GPU数量 pipeline_model_parallel_size:流水线并行的维度,流水线GPU组(pipeline group)的数量,stage的数量 virtual_pipeline_model_parallel_size:虚拟流水线并行的维度,每个pipeline group中...
第一种选择是设置张量并行，它将模型中的张量拆分到多个 GPU 上并行运算，你需要将 tensor-model-parallel-size 参数更改为所需的 GPU 数量。第二种选择是流水线并行，它将模型按层分成大小相等的几块。参数 pipeline-model-parallel-size 表示将模型分成的块数。有关详细信息，请参阅此 博客 将模型转换为 🤗 ...
def get_model(model_provider_func): """Build the model.""" args = get_args() # 1、定义并构建CPU版模型 if ( # 1.1、当分布式进行框架采用virtual pipeline (是NVDIA后续提出的对Megatron的优化方法,可先忽略不看) mpu.get_pipeline_model_parallel_world_size() > 1 and args.virtual_pipeline_mode...
通常将micro batch size配置为1。 对于单机可以训练的模型配置: 您可以尝试从1开始逐渐增加micro batch size的值,并查看每秒可以处理的Token数量是否继续增加,从而找到最优的micro batch size值。 --tensor-model-parallel-size 用来配置tensor parallel size参数值。
2.2 Model Parallel Transformers 2.2.1 Transformer 2.2.2 切分 Transformer 2.2.3 切分MLP 2.2.4 切分self attention 2.2.5 通信 2.2.6 小结 0x03 并行配置 3.1 符号说明 3.2 Tensor and Pipeline Model Parallelism 3.3 Data and Model Parallelism
definitialize_model_parallel(tensor_model_parallel_size_=1, pipeline_model_parallel_size_=1, virtual_pipeline_model_parallel_size_=None, pipeline_model_parallel_split_rank_=None):""" Initialize model data parallel groups. Arguments: tensor_model_parallel_size: number of GPUs used for tensor model...
2.2 Model Parallel Transformers 2.2.1 Transformer 2.2.2 切分 Transformer 2.2.3 切分MLP 2.2.4 切分self attention 2.2.5 通信 2.2.6 小结 0x03 并行配置 3.1 符号说明 3.2 Tensor and Pipeline Model Parallelism 3.3 Data and Model Parallelism
print(f">(rank={args.rank})processgroupinitialized")#2、制定DP/TP/PP分组策略,设置进程子组(subgroup)ifdevice_count>0:ifmpu.model_parallel_is_initialized(): print("modelparallelisalreadyinitialized")else: mpu.initialize_model_parallel(#megatron/mpu/initialize.pyargs.tensor_model_parallel_size, ...
超参数的值,如microbatch size,对memory footprint、在worker上执行的核效果和流水线bubble大小有影响。 分布式训练是通信密集型的。使用较慢的节点间连接或更多的通信密集型分区会阻碍性能。 0x02 张量模型并行(Tensor Model Parallelism) 2.1 原理 我们用 GEMM 来看看如何进行模型并行,这里要进行的是 XA = Y,对...
分布式训练的规模 tensor-model-parallel-size:指定张量模型并行的规模,指定为1则不使用该并行模式 pipeline-model-parallel-size:指定流水线并行的规模,指定为1则不使用该并行模式 sequence-parallel:指定是否使用序列模型并行 数据并行的规模不需要指定,Megatron会根据用户提供的计算卡总数量自动进行计算 ...