2.3 数据拆分,模型拆分(Pipeline Parallelism) 流水线并行(Pipeline Parallelism)结合了数据并行和模型并行。输入数据和模型都被拆分成多个部分,每个 GPU 处理部分数据和部分模型。这种方式适用于需要平衡计算和内存需求的大规模深度学习任务。 importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch...
importtorchfromtorch.distributedimportpipeline# 示例定义defexample_model():# 模型的简单定义returntorch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(10,20),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(20,10))# 使用流水线并行model=pipeline(example_model,partition=2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13...
interleaved 1F1B应该是性能最好的，瞄了一眼实现，和Megatron colossalai差不多，用法：Pipeline Parall...
frompippyimportpipeline,annotate_split_points,Pipe,SplitPointannotate_split_points(mn, {'layer0':SplitPoint.END,'layer1':SplitPoint.END})batch_size=32example_input=torch.randn(batch_size,in_dim,device=device)chunks=4pipe=pipeline(mn,chunks,example_args=(example_input,))print(pipe)"""*** pip...
最常被提起,容易实现且使用最广泛的,莫过于 数据并行(Data Parallelism) 技术,其核心思想是将大batch划分为若干小barch分发到不同device并行计算,解决单GPU显存不足的限制。与此同时,当单GPU无法放下整个模型时,我们还需考虑 模型并行(Model / Pipeline Parallelism)。如考虑将模型进行纵向切割,不同的Layers放在不同...
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。 本系列大概有6～7篇文章,通过论文和源码和大家一起学习研究。本文将对 Megatron 的基本架构做一下梳理。 0x01 启动 1.1 分布式启动 ...
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。本文介绍PyTorch 分布式优化器和PipeDream之中的优化器,主要涉及模型并行(流水线并行)。 0x01 前文回顾 之前无论是 DP, DDP,或者 Horovod,实质上的都是处理数据并行,比如 DDP 将相同...
amithrm changed the title Pipeline parallelism with GSPMD Pipeline parallelism with SPMD Feb 28, 2024 Author amithrm commented Feb 28, 2024 A simple example to get the conversation started and use to feature complete. ` pipeline_cuts=['layers.4'] class SimpleLinear(nn.Module): def __...
During training using either gradient accumulation or pipeline parallelism a minibatch of data is further split into microbatches. Between the microbatches of the same minibatch the model weights are not updated. Setting this parameter indicates whether the current microbatch is the first in a mini...
原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_pipeline_parallel_tutorial.html译者:飞龙协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者:Shen Li 注意 edit 在github中查看并编辑本教程。 先决条件: PyTorch 分布式概述 单机模型并行最佳实践 开始使用分布式 RPC 框架 RRef 辅助函数:RRef.rpc_sync()、RRef.rpc_async()和RRef.remote(...