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 1F1...
在Megatron-LM中Pipeline并行支持阶段穿插调度(interleaved stage schedule), 流水线分为多个stage的时候,每个device会处理多个流水线中的stage。例如每连续的4个layer是做为pipeline的一个stage,每个device处理4个layer的话,之前流水线做法是device顺序划分处理pipeline stage,device1支持stage1(layer[1/2/3/4]),device...
简介: NVIDIA破局第二曲线创新问题之Megatron-LM的定义如何解决 问题一:公有云服务商提供的大模型服务有什么特点? 公有云服务商提供的大模型服务有什么特点? 参考回答: 公有云服务商提供的大模型服务,如阿里云的自有大模型和MaaS平台灵积,特点在于提供了丰富的大模型选择,包括自研和开源大模型。这些服务底层往往...
NVIDIA Megatron-LM框架作为分布式训练领域的佼佼者,通过综合应用多种并行技术,有效解决了大规模Transformer模型训练中的内存和计算瓶颈。本文将深入探讨Megatron-LM中的模型并行分布式训练策略,包括数据并行、张量并行和Pipeline并行,并介绍如何在实际应用中设置这些并行模式。 数据并行(Data Parallelism) 数据并行是最常见的并...
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...
目前,Megatron-LM已经支持BERT、GPT和T5模型等多种流行的深度学习模型。FasterTransformer是一个LLM推理加速引擎项目,由NVIDIA开发。FasterTransformer将张量并行(TP)和流水线并行(PP)应用于transformer模型。通过使用FasterTransformer,用户可以方便地运行GPT模型等流行的深度学习模型,并获得加速效果。FasterTransformer的使用流程...
然后fsdp等价于zero3，它多了一个参数的shared，Megatron-LM通过TP也做了参数shared。所以实际上Megatron-...
1. 摘要 将预训练的稠密语言模型Upcycling为稀疏专家混合（MoE）模型是一种提高已训练模型容量的有效方法...
gitclonehttps://github.com/NVIDIA/Megatron-LM 你还需要在容器的 Megatron-LM 文件夹中添加分词器的词汇文件vocab.json和合并表merges.txt。这些文件可以在带有权重的模型仓库中找到,请参阅GPT2 库。你还可以使用transformers训练自己的分词器。你可以查看CodeParrot 项目以获取实际示例。现在,如果你想从容器外部复制...
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