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...
Megatron-LM的Sequence Parallelism将数据按照seq维度进行拆分,然后分到两个设备运算,那么意味着同一个参数在n个不同设备。如果不做任何操作,会得到n组不同的值。如果能保证初始值一样,以及梯度一致,那么更新后的参数也是一样的。因而,在Megatron-LM中对layernorm的grad进行allreduce。 除了,layernorm,RowParallel...
通常将tensor parallel size配置为单机卡数。 对于单机可以训练的模型配置: 您可以尝试将tensor parallel size配置为单机卡数(例如:配置为8),然后逐渐成倍降低(例如:配置为4),并查看每秒可以处理的Token数量是否继续增加,从而找到最优的tensor parallel size值。
bias:Optional[torch.Tensor],gradient_accumulation_fusion:bool,async_grad_allreduce:bool,sequence_parallel_enabled:bool,)->torch.Tensor:"""带有反向传播的异步通信和梯度累积融合的线性层实现.此函数提供了一个选项,可以将反向传播计算的结果累积到一个现有的梯度缓冲区中,...
原文链接: Megatron-LM源码系列(八): Context Parallel并行 Context Parallel并行(CP)与sequence并行(SP)相比,核心差异在于SP只针对Layernorm和Dropout输出的activation在sequence维度进行切分,而CP则进一步扩展,对所有input输入和所有输出activation在sequence维度上进行切分,形成更高效的并行处理策略。除了...
Tensor parallelism(层内并行)通过拆分算子,将计算分布在多个设备上,降低显存需求。然而,它涉及大量通信,通常在同一个节点内部进行,限制了TP大小。Megatron根据注意力头进行切分,同时sequence parallel配合selective checkpointing用于优化重复的计算。Selective checkpointing通过优化后向中的计算,减少显存...
1、intra-layer model parallel approach和inter-layer model parallel approach的区别。 猛一看,这两个的中文翻译都是“层内模型并行方法”。其实它们是有区别的: image.png 即,inter-layer 并行,对应的是pipeline并行。例如上图右上方的6层网络,前三层给一个GPU,后三层给另外一个GPU。
- 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...
序列并行(Sequence parallel) 流水并行(Pipeline parallel) 分布式优化器(Distributed optimizer) 2 环境准备 基于安全性考虑,建议您以非root的安全账户执行脚本。 2.1 Pytorch框架训练环境准备 请参考昇腾官方文档《Pytorch框架训练环境准备》。建议您在准备好模型训练环境以后,将umask调整为027或以上。
,sequence 长度为 s ,hidden size 为 h ,Transformer 层数为 l ,则模型的总参数量 P :P=12lh2(1+1312h+V+s12lh) 对于GPT模型,主要的浮点运算是矩阵乘法。batch size 为 B ,总卡数为 n ,则每一轮迭代的 FLOPs F ,这里的 FLOPs 考虑的是浮点运算操作数量,和精度无关,另外这个计算也考虑了 Activation...