张量并行(Tensor Parallelism,TP)属于模型并行(Model Parallelism,MP)中的一种,通过对Tensor的拆分,将一次Tensor计算拆分到多台设备上进行并行的计算,并将计算结果最终合并为目标张量。 1. Megatron-LM Megatron-LM是Nvidia提出的一种Tensor Parallelism方式,它的核心思想是将模型进
Tensor parallelism is a type of model parallelism in which specific model weights, gradients, and optimizer states are split across devices. 简而言之就是把一个变量分散到多个设备并共同完成某个或多个计算操作。对于单个 Tensor/Op 很大 或者模型很大(如GPT3, chatGPT等)的情况,Tensor parallelism 的重要...
Tensor parallelism is a type of model parallelism in which specific model weights, gradients, and optimizer states are split across devices. In contrast to pipeline parallelism, which keeps individual weights intact but partitions the set of weights, gradients, or optimizer across devices, tensor para...
张量并行概念 张量并行(Tensor Parallelism)是一种模型并行技术,其核心思想是将模型的张量操作(如矩阵乘法、注意力计算等)拆分成多个子任务,分配到不同设备(如GPU)上并行执行。以下从概念、区别与联系三个方面展开分析: 一、张量并行的概念 核心思想: 将模型中的大张量(如权重矩阵)沿特定维度(行或列)切分,分配到...
实现Tensor 并行的常用方法包括数据并行(Data Parallelism)和模型并行(Model Parallelism)。数据并行是指在每个设备上复制整个模型,但每个设备处理不同的数据子集。模型并行则是将模型的不同部分分配给不同的设备,每个设备处理模型的一部分。 在深度学习框架中,如 PyTorch 和 TensorFlow,都提供了对 Tensor 并行的支持。
tensor model parallel group is already initialized "tensor model parallel group is already initialized" 这句话是关于TensorFlow的模型并行化(model parallelism)的一种警告信息。在模型并行化中,模型的不同部分可以在不同的设备(例如,不同的GPU)上运行。为了实现这一点,TensorFlow需要初始化一个"model parallel ...
Hello @lewtun @edbeeching, I've created a custom fork based on the faster GRPO trainer PR with some nice improvements to allow large-scale training using just 1 single node. To summarize, I've done the following things: (1) Policy model ...
NVIDIA Megatron-LM 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练基于Transformer的大型语言模型。Megatron-LM 综合应用了数据并行(Data Parallelism),张量并行(Tensor Parallelism)和流水线并行(Pipeline Parallelism)。很多大模型的训练过程都采用它,例如bloom、opt、智源等。
deep-learningpytorchzerodata-parallelismmodel-parallelismdistributed-trainingxlatensor-parallelismllmfsdpsequence-parallelism UpdatedNov 26, 2024 Python Tensor Parallelism with JAX + Shard Map transformersgpttpujaxtensor-parallelismpjitshmap UpdatedSep 29, 2023 ...
模型并行(model parallelism) 在现在的深度学习中,模型越来越复杂,其层数越来越多、参数也越来越多,有时候无法将一个模型装入一个节点中,所以需要模型并行。 在模型并行中,会将模型分成几个部分,将连续的一些层放入一个节点中,该节点单独计算其梯度。模型并行组的各个卡读取相同的数据。