Megatron-LM是由NVIDIA开发的一个开源的大模型加速训练框架。它通过并行计算等优化方法可极大缩短大模型的...
NVIDIA Megatron-LM 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练基于Transformer的大型语言模型 Megatron...
简而言之，用目前的Megatron-LM，为了追求最长序列，我们可以把head number并行度优先分给TP-sp（因为它...
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...
实际上,megatron-lm里的做法就是调用transformer engine里的attention实现。 具体到attention内部,假设我们将输入按照序列维度切分成两份,每个设备分别得到[Q1, K1, V1]和[Q2, K2, V2]。 为了计算Q1和Q2的全局注意力,我们需要调用all-gather通信KV,使得每个设备拥有全局的[K1, K2]和[V1, V2],然后分别计算Attn...
Megatron-LM是一个开源的轻量级大模型训练加速框架，非常流行，其中的4D并行计算技术已成为大模型训练的...
原理方面目前的可看参考资料：Megatron-LM/docs/source/api-guide/context_parallel.rst at c3677e09a...
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 ...
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),之后应该会继续迭代。 序列并行相关内容在鄙人如下文章中有详细介绍。 编辑于 2024-05-12 12:08 赞同816 条评论 分享收藏喜欢收起知乎用户 知势榜科技互联网领域成长力榜答主 63 人赞同了...