当前比较主流的一些分布式计算框架 DeepSpeed、Megatron 等,都在降低显存方面做了很多优化工作,比如:量化、模型切分、混合精度计算、Memory Offload 等 大模型参数计算 1. 模型参数单位 “10b”、“13b”、"70b"等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量。其中的 “b” 代表 “billion”,也就是十亿。表示模型中的...
Megatron-lm 适配了deepspped ZeRO 1 分布式优化器,把优化器状态分片到各个数据并行进程中,进一步减少显存占用。这个笔记简单的学习下混合精度,deepspeed的ZeRO优化器,最后带出megatron-lm中适配的ZeRO 1 分布式优化器。 显存占用分布 若为了省下训练过程中的显存,需要先了解使什么占用了显存。 模型训练过程中的显存占用...
按照Megatron的说明(https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM#collecting-gpt-webtext-data)下载webtext数据,并在DeepSpeedExamples/Megatron-LM/data( 在最新版本的DeepSpeedExamples中可以放置在/home/zhangxiaoyu/DeepSpeedExamples/training/megatron)下放置一个符号链接。 运行未修改的Megatron-LM GPT2模型 对于单块GPU: ...
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...
其中,DeepSpeed、Megatron-LM和FasterTransformer是三个备受瞩目的库。它们在处理大规模模型训练、推理加速等方面具有显著优势,为深度学习领域的发展做出了重要贡献。DeepSpeed是由Microsoft推出的深度学习库,旨在加速大规模模型的训练和推理。DeepSpeed的创新之处在于其张量并行(TP)和流水线并行(PP)技术。TP允许多个进程同时...
这篇文章主要翻译DeepSpeed的Megatron-LM GPT2 ,Zero零冗余优化器技术,ZeRO-Offload技术。关于DeepSpeed 的Zero和ZeRO-Offload的技术原理大家也可以查看图解大模型训练之:数据并行下篇(ZeRO,零冗余优化) 这篇文章,文章里面对内存的计算和通信量的分析都很棒。
按照Megatron 的说明(https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM#collecting-gpt-webtext-data)下载 webtext 数据,并在DeepSpeedExamples/Megatron-LM/data( 在最新版本的 DeepSpeedExamples 中可以放置在/home/zhangxiaoyu/DeepSpeedExamples/training/megatron) 下放置一个符号链接。
本文基于DeepSpeedExamples仓库中给出的Megatron相关例子探索一下训练GPT2模型的流程。主要包含3个部分,第一个部分是基于原始的Megatron如何训练GPT2模型,第二个部分是如何结合DeepSpeed的特性进行训练Megatron GPT2,由于篇幅原因这篇文章只写了第一部分,主要是非常细致的记录了跑起来Megatron GPT2训练流程碰到的一些问题和...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/deeplearning-envs/blob/main/03_multi_4090s_transformers.ipynb, 视频播放量 4983、弹幕量 2、点赞数 81、投硬币枚数 26、收藏人数 106、转发人数 5, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算机科学,现代人工智能。全网「五
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...