然后,我们使用 timeit 运行 train(model) 方法10次,并绘制执行时间的标准差,代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltplt.switch_backend('Agg')importnumpyasnpimporttimeitnum_repeat=10stmt="train(model)"setup="model = ModelParallelResNet50()"mp_run_times=timeit.repeat(stmt,setup,number=1,repeat=num_rep...
pipeline_model_parallel_size(必选,默认为1):表示一个pipeline模型并行通信组中的GPU卡数,pipeline并行相当于把layer纵向切为了N个stage阶段,每个阶段对应一个卡,所以这里也就等于stage阶段数。例如 pipeline_model parallel_size 为2,tensor_model parallel_size 为4,表示一个模型会被纵向分为2个stage进行pipeline并行...
classPipelineParallelResNet50(ModelParallelResNet50):def__init__(self, split_size=20, *args, **kwargs): super(PipelineParallelResNet50, self).__init__(*args, **kwargs) self.split_size=split_sizedefforward(self, x): splits= iter(x.split(self.split_size, dim=0)) s_next=next(spli...
LiBai(李白): A Toolbox for Large-Scale Distributed Parallel Training nlp deep-learning transformer large-scale data-parallelism model-parallelism distributed-training self-supervised-learning oneflow pipeline-parallelism vision-transformer Updated Jan 21, 2025 Python kaiyuyue / torchshard Star 298 ...
模型：GPT-13BMegatron：v2.4，tensor-model-parallel-size 设置为 4, pipeline-model-parallel-size 设置为 4DeepSpeed：v0.4.2，使用 DeepSpeedExamples 开源社区中默认的 zero3 的配置运行环境V100/TCP ：100Gb/s TCP 网络带宽，4 机，每机 8 张 Tesla V100 32G GPUV100/RDMA：100Gb/s RDMA 网络带宽，...
在数据并行方面,MegaScale将模型参数在数据并行度(data parallel rank)内的各个worker之间进行分发,每个worker持有模型的一份参数副本。在前向传播阶段,通过all-gather操作收集来自其他worker的最新模型参数。在反向传播阶段,使用reduce-scatter操作聚合各worker计算出的梯度。MegaScale借鉴了PyTorch FSDP的做法,通过提前预取初始...
3.2 Pipeline Parallelism Compression Megatron-LM只能在每个轮次将一个张量发送到下一个流水线阶段,因此作者修改了其通信函数,以允许每个轮次传输多个张量,以便集成Top-K、Random-K和量化。由于作者在前向步骤中压缩激活,使用压缩也减少了激活的梯度大小,从而减少了后向步骤中的通信成本。然而,当使用量化来压缩模型的激...
mkdir weight SCRIPT_PATH=./tools/ckpt_convert/llama/convert_weights_from_huggingface.py # for ptd python $SCRIPT_PATH \ --input-model-dir ./baichuan2-7B-hf \ --output-model-dir ./weight-tp8 \ --tensor-model-parallel-size 8 \ --pipeline-model-parallel-size 1 \ --type 7B \ --merg...
fromdjl_pythonimportInput,Outputimportosimportdeepspeedimporttorchfromtransformersimportpipeline,AutoModelForCausalLM,AutoTokenizer predictor=Nonedefget_model():model_name='EleutherAI/gpt-j-6B'tensor_parallel=int(os.getenv('TENSOR_PARALLEL_DEGREE','1'))local_rank=int(os....
Use pipeline parallelism to run training jobs in a pipelined fashion over microbatches and maximize GPU usage