英伟达 Megatron-LM 的流水线并行相关的论文(Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM)中采用了非交错式 1F1B 调度。 PipeDream(交错式1F1B)-Megatron-LM 上图中最下的图所示。 Megatron-LM 基于 PipeDream-Flush 提出了一个小的Trick:交错式 1F1B 调度,而交错式 1...
Megatron-LM 在分布式训练中,Megatron-LM结合了Tensor Parallelism (TP)和Data Parallelism(DP)以优化大规模模型的计算和数据管理。本文通过结合简单的伪代码实现和例子来说明如何实现模型的TP + DP。 张量并行TP Megatron-LM 的 TP(Tensor Parallelism)简单实现(伪代码) 我们来实现一个简单的 Tensor Parallelism(TP) ...
Megatron-LM是NVIDIA开发的专门用来训练大规模语言模型的框架。它最拿手的就是模型并行化，把一个巨无霸模型切成小块，分配到不同的GPU上。用Megatron-LM训练模型，大概长这样：import megatronargs = megatron.get_args()model = megatron.get_model(args)for iteration in range(args.max_iterations)：loss = model...
megatron-lm的训练参数 Megatron-LM训练参数涉及多方面关键设置。学习率参数通常在特定区间内调整。比如常见取值在1e-4到1e-6之间。训练批次大小对训练效率影响显著。可根据计算资源设置为不同数值。像16、32、64等都是可能的选择。优化器参数决定训练的收敛速度。Adam优化器有特定的超参数。其beta1和beta2参数有...
Megatron-LM 带有一个高效的 DataLoader，其中数据在训练前被 tokenize 和 shuffle。它还将数据拆分为带有索引的编号序列，并将索引存储，因此 tokenize 只需要计算一次。为了构建索引，首先根据训练参数计算每个 epoch 的数量，并创建一个排序，然后对数据进行 shuffle 操作。这与大多数情况不同，我们通常迭代整个数据集...
Megatron-LM代码讲解聚焦大规模的实现细节。 旨在剖析代码结构助力开发者理解和优化开发。模型架构部分详细展示Transformer架构的构建方式。位置编码在代码里有独特算法以处理序列位置信息。代码中的注意力机制实现多种计算模式。词嵌入层在Megatron-LM里的参数设置很关键。模型并行化代码通过特定策略分布计算任务。数据并行技术...
论文题目:Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism 论文机构:NVIDIA 摘要 近期的研究表明,训练大型transformer模型推动了自然语言处理技术的发展。但由于显存的约束,大模型的训练非常困难。这篇文章提出了一个训练大规模transformer语言模型的技术,实现了一个简单有效的层内模型...
我们需要对预训练数据进行预处理。首先,你需要将其转换为 json 格式,一个 json 的一行包含一个文本样本。如果你正在使用 🤗 Datasets,这里有一个关于如何做到这一点的例子 (请在 Megatron-LM 文件夹中进行这些操作): 然后使用以下命令将数据 tokenize、shuffle 并处理成二进制格式以进行训练: ...
MT-MegatronLM MT-MegatronLM 是摩尔线程推出的面向全功能 GPU 的开源混合并行训练框架，主要用于高效训练大规模语言模型。支持 dense 模型、多模态模型及 MoE（混合专家）模型的训练。框架基于全功能 GPU 支持 FP8 混合精度策略、高性能算子库和集合通信库，显著提升了 GPU 集群的算力利用率。通过模型并行、数据并行...
一、Megatron-LM简介 Megatron-LM是NVIDIA推出的一款基于PyTorch的分布式训练框架,旨在解决大规模语言模型(LLM)训练中的挑战。随着自然语言处理(NLP)领域的快速发展,大型模型能够提供更加精准和强大的语义理解与推理能力。然而,这些模型对计算资源和显存的需求极高,使得训练过程变得复杂且耗时。Megatron-LM通过综合应用数据并...