简枫:Megatron-LM 源码阅读(1)基础知识 本篇文章对张量模型并行、流水线模型并行的原理进行简单介绍。 1 张量模型并行(Tensor Model Parallelism) 1.1 原理 这里通过 GEMM 来看看如何进行模型并行,这里要进行的是XA=Y,对于模型来说,X是输入,A是权重,Y是输出。从数学原理的角度来看,对于神经网络中的线性层(Linear...
极简Megatron-LM 模型并行切分介绍 在大模型流行的年代,我经常需要给同事解释 Megatron-LM 是怎么做的模型并行,自己也经常记不清从头推。而现有大多数的文章都是算法向或者历史向的,信息浓度比较低。为了节省大家的时间,在这里记录一下 Megatron-LM 的切分方式。由于只考虑切分,所以本文忽略 transformer 模型中的各种 ...
背景介绍：Megatron-LM于2020年发布，专门针对十亿参数级别的语言模型进行训练，如具有38亿参数的类GPT-2的transformer模型和39亿参数的BERT模型。模型并行训练有层间并行(inter-layer)和层内并行(intra-layer)两种方式，分别对应模型的竖切和横切。Tensor并行计算方法介绍：Tensor并行通过合理方式将输入矩阵和...
NVIDIA Megatron-LM 是一款基于 PyTorch 的分布式训练框架，主要用于训练大型语言模型，集成数据并行、张量并行和流水线并行技术。通过之前文章了解，Megatron-LM 默认将模型层均匀划分到不同的流水线阶段。本文介绍如何在 Megatron-LM 中自定义流水线并行的切分方式。传统的流水线并行将模型层均匀分配到不同阶...
预训练大语言模型面对来自于模型规模和数据规模的多重挑战,为了解决这些问题,PAI提供了在DLC上使用Megatron-LM进行大语言模型预训练的最佳实践。该实践通过准备镜像环境与训练数据、调整训练策略、提交与管理任务等流程,帮助您在DLC上轻松高效地预训练大语言模型。本文为您介绍该实践的使用流程。
Megatron-LM First introduced in 2019, Megatron (1,2, and3) sparked a wave of innovation in the AI community, enabling researchers and developers to utilize the underpinnings of this library to further LLM advancements. Today, many of the most popular LLM developer frameworks have been inspired ...
在系统方面,我们介绍了第一个多模式序列并行(MM-SP)系统,该系统能够实现长上下文训练和推断,在256个GPU上实现2M上下文长度的训练。MM-SP也很高效,在纯文本设置中比环形序列并行快2.1倍-5.7倍,比威震天LM快1.1倍-1.4倍。此外,它与拥抱脸Transformers无缝集成。对于模型训练,我们提出了一个五阶段流水线,包括对齐、...
实现介绍 这部分内容将深入探讨分布式优化器的实施细节。3.1 程序入口 通过分析初始化过程和系统调用，我们可以深入理解分布式优化器的启动机制。3.2 grad buffer初始化（DistributedDataParallel类）在这个部分，我们关注DistributedDataParallel类及其在初始化grad buffer时的功能与作用，这是实现分布式训练中关键...
文章还介绍了Megatron-LM提出的activation checkpoint方式，通过只对特定层做检查点，增加了少量计算开销，节省了大量显存资源。实验结果表明，与传统的激活重算相比，这种选择性重算技术可以显著提高吞吐量，通过让显存打得更满，进一步利用GPU计算能力。文章总结，通过合理配置并行维度、优化微批次大小、采用...