Megatron-LM通过TP也做了参数shared。所以实际上Megatron-LM的TP+DP并行就有了zero3的能力。
Colossal-AI近日释出的最新实验结果表明,这一大规模AI训练系统具有通用性,在GPT-3、GPT-2、ViT、BERT等流行模型上均有亮眼的加速表现。 注:以下GPU均指英伟达A100。 GPT-3训练速度提高10.7% 英伟达的Megatron-LM在加速训练GPT-3时,至少需要128块GPU才能启动;而从下表可以看出,使用相同的计算资源,Colossal-AI可以...
3f554d9 .github docs examples images megatron core data fp16_deprecated fused_kernels model mpu optimizer static text_generation tokenizer __init__.py arguments.py checkpointing.py dist_signal_handler.py global_vars.py indexer.py initialize.py ...
XA的结果forward的时候需要做all-reduce,backward的时候直接copy grad (之前提过,可以把all-reduce理解为是一个sum op, 所以grad是直接copy就行了). 3.VocabParallelEmbedding 为了memory均衡,embedding也会做shard,而不是放在一个GPU上. 按照vocab维度做partition,每个worker拿到embedding的一部分,所以一部分输入找不到...
GPT-3训练速度提高10.7% 英伟达的Megatron-LM在加速训练GPT-3时,至少需要128块GPU才能启动;而从下表可以看出,使用相同的计算资源,Colossal-AI可以将每次迭代花费的时间从43.1秒降至38.5秒。 这也就意味着,Colossal-AI可以将GPT-3的训练速度进一步提高10.7%。
英伟达的Megatron-LM在加速训练GPT-3时,至少需要128块GPU才能启动;而从下表可以看出,使用相同的计算资源,Colossal-AI可以将每次迭代花费的时间从43.1秒降至38.5秒。 这也就意味着,Colossal-AI可以将GPT-3的训练速度进一步提高10.7%。 站在工程的角度,考虑到训练这样的大模型往往需要投入数百万美元,这一提升比例带来...
workspace/megatron-lm \ -v /path/to/data:/path/to/data \ -v /path/to/megatron-lm:/workspace/megatron-lm \ megatron-lm nvcr.io/nvidia/pytorch:24.01-py3 \ bash examples/gpt3/train_gpt3_175b_distributed.sh $CHECKPOINT_PATH $TENSORBOARD_LOGS_PATH $VOCAB_FILE $MERGE_FILE $DATA_PATH " ...
ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是一种去除冗余的分布式数据并行(Data Parallel)方案,分为Stage 1, Stage 2, Stage 3,而Deepspeed就是论文中ZeRO方法的Microsoft官方的工程实现。 ZeRO-Offload为解决由于ZeRO而增加通信数据量的问题,提出将GPU转移到CPU ZeRO-Infinity同样是进行offload,ZeRO-Offload更侧重单卡场景,而ZeR...
文章披露,字节搭建起的万卡集群,能在1.75天内完成GPT-3规模模型(175B)的训练。 具体来说,字节提出了一个名为MegaScale的生产系统,旨在解决在万卡集群上训练大模型时面临的效率和稳定性挑战。 在12288块GPU上训练1750亿参数大语言模型时,MegaScale实现了55.2%的算力利用率(MFU),是英伟达Megatron-LM的1.34倍。
文章披露,字节搭建起的万卡集群,能在1.75天内完成GPT-3规模模型(175B)的训练。 具体来说,字节提出了一个名为MegaScale的生产系统,旨在解决在万卡集群上训练大模型时面临的效率和稳定性挑战。 在12288块GPU上训练1750亿参数大语言模型时,MegaScale实现了55.2%的算力利用率(MFU),是英伟达Megatron-LM的1.34倍。