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...
Pipeline Parallelism是介于Data Parallelism以及Tensor Parallelism之外的一种模型并行方式,其high-level的思想是通过将大模型分解成多个层,并将它们组成一个流水线的方式进行前向和反向传播,从而减少单卡的显存占用,也降低卡与卡之间的通信开销。 几种Pipeline Parallel的原理 GPipe GPipe是Google在2018年提出的一个pipeli...
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...
三、Pipeline Parallel的性能优化策略 为了克服Pipeline Parallel的性能瓶颈,提高大模型训练的效率,我们可以采取以下优化策略,同时利用百度智能云文心快码(Comate)快速生成和优化相关代码: 优化Bubble Time 增加Micro-Batch Size:通过增加每个Mini-Batch中的Micro-Batch数量,可以减少Bubble Time的占比。这是因为更多的Micro-B...
pipeline_parallel_size): self.pp_tp_workers.append([]) for tp_rank in range( self.parallel_config.tensor_parallel_size): # PP=2, TP=4 # pp_tp_workers = [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]] rank = (pp_rank * self.parallel_config.tensor_parallel_size ) + tp_rank assert len...
se, pipeline_parallel_size=2, tensor_parallel_size=4, max_parallel_loading_workers=None, ray_workers_use_nsight=False, block_size=16, enable_prefix_caching =False, disable_sliding_window=False, use_v2_block_manager=False, num_lookahead_slots=0, seed=0, swap_space=4, cpu_offload_gb=0, ...
Tensor 并行在层内进行通信,通常涉及大量的数据交换,特别是在层与层之间需要合并结果时。 Pipeline 并行主要在层的边界进行通信,通信次数和数据量相对较少。 负载均衡: Tensor 并行可以更好地实现 GPU 之间的负载均衡,因为它将单个层的计算任务分割到多个 GPU 上。 Pipeline 并行可能会引入流水线气泡(即 GPU 空闲...
core.pipeline_parallel.schedules.,,megatron.core.enums.ModelType,seq_length:int,micro_batch_size:int,decoder_seq_length:int,config,encoder_decoder_xattn:bool) Determine right tensor sizes (based on position of rank with respect to split rank) and model size. Send two tensors if model decoder...
This method of defining the processing graph cannot be used with parallel ExternalSource.property cpu_queue_size¶ The number of iterations processed ahead by the CPU stage.static current()¶ Returns the instance of the current pipeline set by push_current().property default_cuda_stream_priority...
In particular, when pipeline_model_parallel_world_size > 1, each stage either executes an encoder block or a decoder block. The --pipeline-model-parallel-split-rank argument controls the rank at which the split happens: all ranks lower than this argument execute the ...