然后是考虑数据并行和流水线并行,我们将 0、1 两层和 2、3 两层分别置于不同的 Node,因为流水线并行的通讯量相对较少,可以将其分别放在两个 Node。 5.2 DeepSpeed 想要很好地理解 DeepSpeed,请一定复习一下之前提到的模型训练的流程和...
DeepSpeed: 混合精度训练:支持FP16和FP32混合精度训练,减少内存占用和计算时间。 ZeRO优化器:通过零冗余优化器(Zero Redundancy Optimizer)减少内存占用,提高训练速度。 动态通信计划:在分布式设备之间共享重要的状态变量,保持计算粒度和数据并行的通信量。 Megatron: ...
import deepspeedfrom megatron import initialize_megatronfrom megatron.model import GPTModel# 初始化 Megatroninitialize_megatron(extra_args_provider=None， args_defaults={})# 创建模型model = GPTModel(num_layers=48，hidden_size=2048，num_attention_heads=32，max_sequence_length=2048)# 使用 DeepSpeed 包装...
Megatron-Deepspeed框架结合了两种主要技术: Megatron-LM是由NVIDIA开源的Transformer 模型框架。 DeepSpeed是由Microsoft开源的一个深度学习优化库。 DeepSpeed团队通过将DeepSpeed库中的ZeRO分片(ZeRO sharding)数据并行(Data Parallelism)和管道并行(Pipeline Parallelism)与Megatron-LM中的张量并行(Tensor Parallelism)相结合,开...
DeepSpeed + Megatron-LM：强强联手 这两个工具单独用都挺牛，但要是结合起来，那简直就是如虎添翼！DeepSpeed负责优化训练过程，Megatron-LM负责模型并行化，珠联璧合，相得益彰。比如说，你可以这么用：import deepspeedimport megatronargs = megatron.get_args()model = megatron.get_model(args)model_engine， _...
【摘要】 笔者在GPU多机环境下用Megatron-Deepspeed训练框架, 多机多卡分布式训练GPT2模型, 利用RoCE网卡来提高网络传输速度和性能。 0. 需求描述 服务器环境: 十台GPU Ant8裸金属服务器, 每台服务器有8 * 100GE的RoCE网卡。笔者在该环境下用Megatron-Deepspeed训练框架, 多机多卡分布式训练GPT2模型, 想利用RoCE...
Megatron-DeepSpeed是DeepSpeed版本的NVIDIA Megatron-LM。像BLOOM、GLM-130B等主流大模型都是基于Megatron-DeepSpeed开发的。这里以BLOOM版本的Megetron-DeepSpeed为例,介绍其模型并行代码mpu的细节(位于megatron/mpu下)。 理解该部分的代码需要对模型并行的原理以及集合通信有一定的理解,可以看文章: 白强伟:【...
Megatron与DeepSpeed分布式人工智能框架的区别和联系如下：区别：开发背景与优化方向：Megatron：由Nvidia开发，对其GPU进行了深度优化，提供了一系列核心构建模块，这些模块在设计时考虑到Nvidia GPU的特性，以实现高效运行。DeepSpeed：同样注重GPU底层优化，但采用了开创性的全栈GPU内核设计，并引入了FP6量化技术...
- 使用Megatron-Deepspeed进行单机多卡训练与推理的方法介绍。 - 实验环境是单机8卡v100,显卡驱动为470.239.06,cuda版本为11.6,gcc版本为10.5。 - 需要确认配置好对应系统内核的显卡驱动、cuda、gcc、g++、cmake等。 - 创建conda环境并安装依赖,包括pytorch和apex。 - 下载EnvPipe源码以及Megatron-Deepspeed相关依赖配置...
本文基于DeepSpeedExamples仓库中给出的Megatron相关例子探索一下训练GPT2模型的流程。主要包含3个部分,第一个部分是基于原始的Megatron如何训练GPT2模型,第二个部分是如何结合DeepSpeed的特性进行训练Megatron GPT2,由于篇幅原因这篇文章只写了第一部分,主要是非常细致的记录了跑起来Megatron GPT2训练流程碰到的一些问题和...