local_world_size = get_tensor_model_parallel_world_size() return (global_rank // local_world_size) * local_world_size get_tensor_model_parallel_rank: 获取当前结点所在tensor并行组中的rank号。 def get_tensor_model_parallel_
通过使用sequence parallel和tensor parallel以后,ActivationMemoryPerLayer相比公式(2)的值再次减少,相比公式(1)相当于对所有的ActivationMemory进行Tensor并行, 即 \frac{ActivationMemoryPerLayer}{t}: ActivationMemoryPerLayer=sbh(\frac{10}{t}+\frac{24}{t}+5\frac{as}{ht})=\frac{sbh}{t}(34+5\frac{...
send_next_op=torch.distributed.P2POp(torch.distributed.isend,tensor_send_next,gpc.get_next_global_rank(parallel_mode))ops.append(send_next_op)# receive from prev rank recv_prev_op=torch.distributed.P2POp(torch.distributed.irecv,tensor_recv_prev,gpc.get_prev_global_rank(parallel_mode))ops.app...
torch.distributed.irecv, tensor_recv_prev, gpc.get_prev_global_rank(parallel_mode)) ops.append(recv_prev_op) 通过调用PyTorch的通信API P2POp 来实现 send 和 recieve,添加至一个列表中。能够将一个tensor发送到下一个rank,并从上一个rank接收一个tensor。 总结 这个序列并行做法挺有意思的,针对 Transform...
对于此示例,我们使用来自Tatoeba Project的英语 - 法语句子对的数据集.数据预处理首先将所有句子设为小写,并将NLTK的英语和法语标记符应用于每个句子对。接下来,我们应用NLTK的特定于语言的单词标记生成器来创建标记列表。即使我们进行了进一步的计算,我们将在下一段中描述,但这个标记列表是一个预处理的数据集。
'eval_steps_per_second': 6.131, 'epoch': 1.0}33%|████████████████████████▎ | 32/96 [00:24<00:23, 2.73it/smyenv/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/parallel/_functions.py:65: UserWarning: Was asked to gather along dimension 0, but all input tensor ...
实验也是非常的amazing啊,收敛性正常,模型所能使用的最大batchsize和序列长度也比模型并行要大: 代码简单走读 这部分代码已经被集成在 ColossalAI 里,只依靠 PyTorch 自带的通信API实现。 代码地址:https://github.com/hpcaitech/ColossalAI 在colossalai/nn/layer/parallel_sequence/layers.py这里有对应的序列并行的...
Sequence Parallel 从实践上,Megatron-LM在如图所示的区域对Tensor在sequence维度做了切分,切分数量等于Tensor Parallel的并行数量。这样每一层Transformer的显存占用就可以做到:sbh(\frac{34}{t}+5\frac{as}{ht}). 当然,做了额外的切分就会带来通信方式的改变。在Sequence Parallel的切分方式下,forward到g的时候都需...
参考论文：HeteGen: Efficient Heterogeneous Parallel Inference for Large Language Models on Resource-...
() self.spg = get_sequence_parallel_group() self.scatter_idx = scatter_idx self.gather_idx = gather_idx def forward( self, query: Tensor, key: Tensor, value: Tensor, dropout_p=0.0, softmax_scale=None, causal=False, *args: Any ) -> Tensor: q = SeqAllToAll4D.apply(self.spg, ...