world_size = torch.distributed.get_world_size() # 取得全局进程的个数 else: # 如果未创建好分布式环境 if args.rank == 0: print("> initializing torch distributed ...", flush=True) # 1. 初始化进程,分配GPU,并设置进程大组(group) if device_count > 0: device = args.rank % device_count...
world_size = get_tensor_model_parallel_world_size() # 获得该tensor并行组的world size self.output_size_per_partition = divide(output_size, world_size) # 获得该子模型应输出size self.skip_bias_add = skip_bias_add # Parameters. # Note: torch.nn.functional.linear performs XA^T + b and as...
ctx.sequence_parallel=sequence_parallel # 如果启用了序列并行,则进行以下操作:ifsequence_parallel:# 获取模型并行的world_size(通常是参与并行处理的GPU数量)。 world_size=get_tensor_model_parallel_world_size()# 更改输入的第一个维度以考虑模型并行的全部大小。 dim_size=list(input.size())dim_size[0]=d...
另外涉及到experts的分配的时候也需要格外小心。我们对比dense的转换在moe模型的convert脚本中新增了两个参数(expert_model_parallel_size和world_size(总卡数))来对experts的分布进行精细化处理。比如mixtral的experts的总数是8,那么在16张卡有三种转换情况, tp4ep4, tp8ep2, tp2ep8,按照每种情况来分配moe层的权重。
world_size=args.world_size, rank=args.rank, init_method=init_method, timeout=timeout ) print(f">(rank={args.rank})processgroupinitialized") 我们聚焦于torch.distributed.init_process_group,该函数实现了设置进程大组(group)的功能,它主要由以下几个概念组成: ...
WORLD_SIZE=$(($GPUS_PER_NODE*$NNODES)) DATA_PATH=<Specify path and file prefix>_text_sentence CHECKPOINT_PATH=<Specify path> DISTRIBUTED_ARGS="--nproc_per_node $GPUS_PER_NODE --nnodes $NNODES --node_rank $NODE_RANK --master_addr $MASTER_ADDR --master_port $MASTER_PORT" ...
6.2.2 world size 0x07 Data-parallel 7.1 分组 7.2 如何使用 0x08 模型组 0x09 如何把模型分到GPU 0xFF 参考 0x00 摘要 NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。
GPUS_PER_NODE=8MASTER_ADDR=localhostMASTER_PORT=6001NNODES=1NODE_RANK=0WORLD_SIZE=$(($GPUS_PER_NODE*$NNODES))DISTRIBUTED_ARGS="--nproc_per_node $GPUS_PER_NODE --nnodes $NNODES --node_rank $NODE_RANK --master_addr $MASTER_ADDR --master_port $MASTER_PORT"CHECKPOINT_PATH=/workspace/...
get_pipeline_model_parallel_world_size 获取本流水线组world size数目,就是流水线深度。 defget_pipeline_model_parallel_world_size(): """Returnworldsizeforthepipelinemodelparallelgroup.""" global_MPU_PIPELINE_MODEL_PARALLEL_WORLD_SIZE if_MPU_PIPELINE_MODEL_PARALLEL_WORLD_SIZEisnotNone: return_MPU_PIP...
6.2.2 world size 0x07 Data-parallel 7.1 分组 7.2 如何使用 0x08 模型组 0x09 如何把模型分到GPU 0xFF 参考 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...