简枫:深入理解 Megatron-LM(4)并行设置 1. 导读 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-LM 综合应用了数据并行(Data Parallelism),张量并行(Tensor Parallelism)和流水线并行(Pipeline Parallelism)来复现 GPT-3,本系列文章对 Megatron-LM 的源码进行...
假设有 8 张 GPU,并使用: •DP = 2(两个数据并行组,每组有 4 个 GPU) •TP = 4(每个 DP 组内部进行张量并行) 那么GPU 进程的分布如下: TP + DP 示意图 这样: •TP 组(0-3 和 4-7)切分 W 并行计算 •DP 组(0-3 和 4-7)计算不同的 X 并同步梯度 3. TP + DP 代码优化 代码实...
张量并行可以进一步细分为行并行(Row Parallelism)和列并行(Column Parallelism)。 设置步骤: 张量切分:根据设备数量和模型结构,确定张量的切分策略(如按行或按列切分)。 切分实现:在模型定义中,使用特定的切分函数或库(如Megatron-LM中的切分工具)来切分张量。 设备分配:将切分后的张量分配给不同的计算设备。 通信...
第一种选择是设置张量并行，它将模型中的张量拆分到多个 GPU 上并行运算，你需要将 tensor-model-parallel-size 参数更改为所需的 GPU 数量。第二种选择是流水线并行，它将模型按层分成大小相等的几块。参数 pipeline-model-parallel-size 表示将模型分成的块数。有关详细信息，请参阅此 博客 将模型转换为 🤗 ...
Megatron-LM 是 NVIDIA 开发的专门用来训练大语言模型的框架。它主要支持三种并行方式：数据并行：就是把数据分散到多个 GPU 上同时训练。模型并行：把模型的不同层分配到不同的 GPU 上。张量并行：把单个张量运算分散到多个 GPU 上。举个栗子，看看怎么用 Megatron-LM 初始化一个大模型：import torchfrom megatron...
看着是不是也挺简单？但别被表象骗了，这背后涉及到张量并行、流水线并行等高深技术，没点功底还真玩不转。DeepSpeed + Megatron-LM：强强联手 这两个工具单独用都挺牛，但要是结合起来，那简直就是如虎添翼！DeepSpeed负责优化训练过程，Megatron-LM负责模型并行化，珠联璧合，相得益彰。比如说，你可以这么用：...
项目链接:https://github.com/NVIDIA/FasterTransformer 将张量并行 (TP) 和流水线并行 (PP) 应用于transformer模型。 使用fastertransformer运行 GPT 模型的工作流程是: 通过MPI 或线程初始化 NCCL 通信并设置张量并行和流水线并行的ranks 按张量并行、流水线并行和其他模型超参数的ranks...
在模型并行中,还有两种进一步的范式:逐层流水线并行(layer-wise pipeline parallelism)和更通用的分布式张量计算(distributed tensor computation)。在流水线模型并行中,一组操作首先在一个设备上执行,然后将输出传递到流水线中的下一个设备,在下一个设备上执行不同的另一组操作。一些方法与流水线并行结合使用参数服务器...
本文将详细解析MegatronLM的流水线模型并行训练,揭示其背后的技术原理和实际应用。 MegatronLM简介 MegatronLM是一个基于PyTorch的分布式训练框架,旨在分布式训练像GPT-3这样的庞大语言模型。它结合了数据并行、张量并行和流水线并行等多种并行训练技术,以提升整体的训练速度和解决大模型在多机上的扩展性问题。 流水线模型...
Megatron-LM通过综合应用数据并行、张量并行和流水线并行等策略,有效地解决了这些问题,使得研究人员和开发人员能够高效地训练大规模语言模型。 二、Megatron-LM的安装和使用方法 1. 安装环境准备 要安装Megatron-LM,首先需要准备好相应的计算环境和依赖库。这通常包括CUDA、PyTorch等。由于Megatron-LM对计算资源的要求较...