Megatron 就是要把 Masked Multi-Head Self Attention 和 Feed Forward 都进行切分以并行化,利用 Transformer 网络的结构,通过添加一些同步原语来创建一个简单的模型并行实现。 切分MLP 从MLP 块开始。MLP 块的第一部分是 GEMM,后面是 GeLU: Y=GeLU(XA) 并行化 GEMM 其中的一个选项是沿行方向分割权重矩阵A,沿...
从原理上可知m_{i}^{(j)}的计算需要用m_{i}^{(j-1)}的信息，当FA2内循环分段独立计算时，前...
该问题探讨了Megatron-LM中Context Parallel(CP)的复杂性,特别关注其如何管理训练具有长序列的大型模型。它解释了CP沿着序列维度分割数据的独特方法,以及计算全局注意力所需的Key(K)和Value(V)组件通信。该内容通过详细介绍支持... 内容导读 该问题探讨了Megatron-LM中Context Parallel(CP)的复杂性,特别关注其如何管理...
DDP基本原理 DDP属于三种并行方法(数据并行、流水线并行、张量并行)之一的数据并行 数据并行代表:DDP、FSDP 流水线并行代表:DeepSpeed、PipeDream、GPipe等 张量并行代表:Megatron-LM 初始时,模型权重、optimizer等会从rank0进行broadcast,保证每个进程的模型初始状态一致 在每一次迭代中,不同进程会从dataset采样不同的数据...
CP是Megatron-LM看到Ring-Attention论文之后，最新开发的一个feature，所以不太成熟（2024.5），之后应该...
4. TP和SP在内存效率比较：在Megatron-LM中，从张量并行（TP）切换到序列并行（SP+ZeRO1）并不能在...
由此可见，CP的核心在于实现支持序列并行的attention层。实际上，megatron-lm里的做法就是调用transformer ...
Deepspeed sequence parallelism 实现方式不同。https://arxiv.org/abs/2309.14509
楼上 @东尼大佬说的挺好，补充下，context parallel 还做了负载均衡