Megatron-Core is a self contained, light weight PyTorch library that packages everything essential for training large scale transformer. It offer rich collection of GPU techniques to optimize memory, compute and communication inherited from Megatron-LM a
为此,Megatron-LM设计了一系列的p2p通信接口,用来打包send-next, recv-prev, send-prev, recv-next操作,防止p2p通信因为执行顺序不同导致的死锁问题。 Megatron-Core支持1F1B和interleaved 1F1B这两种流水线并行方案,并针对interleaved 1F1B进行了通信隐藏优化。一方面,因为interleaved 1F1B在大模型训练中更为常用,同...
最近一年来,我们持续打磨Pai-Megatron-Patch的性能和扩展功能,围绕Megatron-Core(以下简称MCore)进一步打造大模型训练加速技术生态,推出更多的的训练加速、显存优化特性。作者:李鹏,胡凯文,王明,黄俊 单位:阿里云智能集团人工智能平台PAI算法团队 Pai-Megatron-Patch(https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch)是...
其中,Megatron-Core将3D并行中的通信和计算进行隐藏,也就是尽可能提高大模型训练的线性度。 在当前大模型结构逐步收敛的背景下,在训练框架的层面上,大模型系统优化(包括通信优化)并没有剩下太多空间,其中针对MoE的优化显然成了大家(包括Megatron团队)今年的研究重点。 参考 ^Megatron-Core,https://github.com/NVIDIA...
Megatron-Core中的通信优化包括数据并行、张量并行、和流水线并行。 首先是数据并行,DeepSpeed中的ZeRO系列可以在数据并行的维度上对模型、梯度、和优化器参数进行切分[6]。其中,ZeRO-1将原本数据并行中的all-reduce梯度操作切分成reduce-scatter梯度+all-gather参数,这样做的好处是优化器更新可以在切分后的参数量上进行...
包括多模态数据加载程序在内的所有 Megatron-Core 多模态训练功能将很快集成到NVIDIA NeMo中,以增强 NeMo 中当前用于NeVa等模型的多模态功能。 针对专家混合模型的训练吞吐量优化 在快速发展的生成式 AI 领域,混合专家(MoE)模型已成为一种有吸引力的选择,因为它们可以预训练以在不增加浮点运算次...
在基于Megatron-Core的稀疏大模型训练工具:阿里云MoE大模型最佳实践开发过程中,我们围绕稀疏大模型训练测试了以下核心技术的性能: MoE基础技术平台:基于Megatron-Core MoE的多重训练加速技术的可靠性。 MoE落地Pipeline:HF到Megatron的模型权重转换在继续预训练&微调以及代码生成下游任务中的效果。
NVIDIA Megatron-Core的MoE实现 NVIDIA Megatron-Core是一个专为大规模深度学习模型设计的框架,它提供了强大的并行计算能力和高效的内存管理,为MoE的实现提供了坚实的基础。 关键技术点 模型结构设计与并行模式: 采用了MoE Transformer的基本结构,每间隔一层前向层采用MoE层替代,实现了专家间的有效协作。 专家分布在不...
在基于Megatron-Core的稀疏大模型训练工具:阿里云MoE大模型最佳实践开发过程中,我们围绕稀疏大模型训练测试了以下核心技术的性能: MoE基础技术平台:基于Megatron-Core MoE的多重训练加速技术的可靠性。 MoE落地Pipeline:HF到Megatron的模型权重转换在继续预训练&微调以及代码生成下游任务中的效果。
509B 8 20 8 24 1280 3840 1440 473 426 48% 43% Aggregate Throughput (Weak Scaling) Aggregate Throughput (Strong Scaling) In the strong scaling setting with a 177 billion parameter GPT-3 model using the same batch size of 1152 sequences throughout, Megatron-Core demonstrates near linear scali...