原文链接:详解MegatronLM序列模型并行训练(Sequence Parallel) 1. 背景介绍 MegatronLM的第三篇论文【Reducing Activation Recomputation in Large Transformer Models】是2022年出的。在大模型训练过程中显存占用过大往往成为瓶颈,一般会通过recomputation重计算的方式降低显存占用,但会带来额外的计算代价。这篇论文提出了两...
管道并行的数据通信量相对较少,只有管道组内相邻的进程间进行通信,输入和梯度,故相邻的两个进程之间通信量为2*bsh。通信量减少可将管道并行组,安排到不同节点。 管道并行会保存正在运行的mirco_batch的激活值,用来计算反向梯度,会导致内存效率低下问题。 管道并行是序列化的计算过程,每个进程都需要等待上步输出或下...
total_input=all_gather_buffer # 如果没有启用序列并行,那么完整的输入就是原始输入。else:total_input=input # 通过矩阵乘法计算关于输入的梯度。 grad_input=grad_output.matmul(weight)# 如果启用了序列并行,则等待所有聚集操作完成。ifctx.sequence_parallel:handle.wait()# Doing gather+slicing during the NeMo...
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...
比如英伟达的Megatron-LM使用了3种方法：数据并行、流水并行和张量并行。因此这种模式也被称为三维并行。微软的DeepSpeed调用Megatron-LM作为并行基础。而Colossal-AI能将系统的并行维度，一下子拉升到6维——在兼容数据并行、流水并行的基础上，基于该项目团队自研的2维/2.5维/3维张量并行方法，以及序列并行实现。其...
TP2对应为[GPU0, GPU1], [GPU2, GPU3]，CP2指的就是TP组相同位置的rank号，即[GPU0, GPU2], [GPU1, GPU3]。CP并行类似于Ring Attention，但提供了OSS与FlashAttention版本，并去除了冗余的low-triangle causal masking计算。LLM常因序列长度过长而导致显存耗尽（OOM）。传统解决方法包括重计算...
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。本系列有 5 篇文章,通过论文和源码和大家一起学习研究。本文将看看 Megatron 如何给流水线各个阶段安排执行执行序列。 罗西的思考 2022/...
- Context Parallel (CP)是一种用于长序列大模型训练的方法,通过沿着序列维度切分数据来实现。 - CP的核心是实现支持序列并行的attention层。 - CP使用ring attention的方式进行通信和计算任务的流水线,以隐藏额外的通信开销。 - 针对负载不均衡的问题,可以将序列切分成多份来实现负载均衡。 - 在切分策略下,每个设...
它支持模型并行(张量并行、序列并行与流水并行)与多节点预训练(multi-node pre-training)。这意味着Megatron-LM可以处理大规模的模型,并支持多节点训练,进一步提高模型的准确性和效率。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。
Megatron-LM的主要目的 Megatron-LM旨在解决大模型训练中的挑战，通过综合应用多种并行技术，支持在大规模计算资源上进行高效的大模型训练。它为训练超大规模的Transformer模型提供了优化的方案。常见的大模型训练技术 大模型训练技术包括数据并行、模型并行（张量并行和流水并行）、优化器状态并行、序列并行和...