原文链接:详解MegatronLM流水线模型并行训练(Pipeline Parallel) 1. 背景介绍 MegatronLM的第二篇论文【Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU ClustersUsing Megatron-LM】是2021年出的,同时GPT-3模型参数已经达到了175B参数,GPU显存占用越来越多,训练时间也越来越长。 在本文中,MegatronLM结合了tensor...
MegatronLM的第一篇论文【Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism】是2020年出的,针对billion级别的模型进行训练,例如具有38亿参数的类GPT-2的transformer模型和具有39亿参数的BERT模型。 分布式训练的模型并行有两种方式,一种是层间并行(inter-layer),也就是Pipeline流水...
向量数据库介绍,Vector和Embedding关系 #大模型 #向量数据库 2.3万 14 01:00:14 App 国产AI大模型 DeepSeekV3 核心技术详解!DeepSeek训练方法便宜在哪?MLA是什么?MoE技术会成为大模型的主流技术?大模型微调 4.2万 43 29:51 App DeepSeek-R1深度解读,如何做到 RL+LLM 训练的? 2.1万 5 12:43 App 大模型...
详解MegatronLM Tensor模型并行训练(Tensor Parallel)的主要内容如下：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...
详解大模型预训练和微调间区别 #大模型 #微调 ZOMI酱 2.2万 4 11:35 向量数据库的功能、特性、发展和基本原理 #大模型 #向量数据库 ZOMI酱 1.3万 19 15:36 世界第一块AI训练芯片(Google TPUv2)的原理【AI芯片】TPU系列03 ZOMI酱 6043 16 21:25 从KIMI 200万中文长序列看24年大模型...
我们将通过对现有PyTorch transformer实现进行少量有针对性的修改来介绍一种高效的模型并行方法。最近,训练最大的神经语言模型已经成为提高NLP应用水平的最佳方法。然而,对于超过十亿个参数的模型,单个GPU没有足够的内存来匹配模型和训练参数,这就需要模型并行性来将参数分割到多个GPU上。我们将通过在512个gpu上使用8路模...
在“Megatron-LM源码系列(二):Tensor模型并行和Sequence模型并行训练”基础上增加了Pipeline模型并行训练的介绍,对于Pipeline模型并行思路可参考“详解MegatronLM流水线模型并行训练(Pipeline Parallel)”。pipeline并行中网络是按层的粒度进行纵向切分,在通信组通信上中在pipeline的不同stage中进行横向通信。如下图中2机16卡...
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...
① 有限的GPU内存容量。百亿参数级别的大模型无法在单卡(最大的内存的A100 GPU为80GB)中加载。例如一个普通的7B模型,使用FP16存储的话就是14GB(7.1B * 2bytes)模型参数空间,从而梯度也是14GB,优化器状态 exp_avg: exponential moving average of gradient values ...
2. 源码详解 2.1 --recompute-activations 设置recompute_activations等同于recompute_granularity为selective,设置后会覆盖recompute_granularity的值。 if args.recompute_activations: args.recompute_granularity = 'selective' del args.recompute_activations ...