Tensor Parallel最早为Megatron-LM提出的一种大模型并行方式,其核心思想就是将矩阵计算分块到多张GPU上进行计算,优势是:1. 能够降低GPU的峰值显存;2. 能够加速计算;劣势是:GPU之间的通信成本大大增加。 基本原理 原理方面,这一篇知乎文章将细节介绍得非常详尽了,本文在此只简要进行概括。 首先,Tensor Parallel的核心...
现在 tensor-parallel 这个项目的意义主要在做一些实验上,真实场景下不再适用。 上一篇文章中我用 Alpaca-LoRA 的代码结合 Luotuo作者翻译的 Alpaca 数据集 fine-tune 了一个自己的中文 chatbot。fine-tune 后发现两个问题: 单卡推理实在有点慢 对于比较复杂的输入,单卡的 varm 有时也会显得不堪重负 而今天...
ppl.pmx/torch_function/ColumnParallelLinear.py at master · openppl-public/ppl.pmx (github.com) 参考文献: NCCL相关笔记-CSDN博客 PyTorch分布式训练基础:掌握torch.distributed及其通信功能 - 知乎 (zhihu.com)
“节流”的核心思想是在保持模型训练精度的同时减少内存消耗;而“开源”的主要思路是利用各种形式的分布式训练,将模型训练的任务分布到多个GPU上,主要包括数据并行(Data Parallel),分布式数据并行(DistributedDataParallel),模型并行、流水线并行、3D并行等。 其中,数据并行(Data Parallel)是最基础、最常用的一种形式。这...
这里首先声明了一个EagerBlobObjectList类型的指针output_eager_blob_objects以及存储输出Tensor元信息的output_tensor_metas,然后遍历输出Tensor列表判断第i个Tensor是否已经有值,如果没有就申请一个MirroredTensor类型的指针并初始化为tensor_impl这个对象,并将output_tensor_metas在索引i处的值更新为tensor_impl的Tensor元...
在每个tensor的使用期间,TensorRT会为其指定显存,避免显存重复申请,减少内存占用和提高重复使用效率。 5. Multi-Stream Execution Scalable design to process multiple input streams in parallel,这个应该就是GPU底层的优化了 知乎大佬链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/64933639...
张量并行是一种将神经网络的单个层分布到多个设备上的方法。以下是其主要特点和优势: 分片(Sharding): 在张量并行中,单个层的参数(权重)被划分成更小的部分,这些部分被分配到不同的设备上进行并行计算。这…
分布式训练的模型并行有两种方式,一种是层间并行(inter-layer),也就是Pipeline流水线并行,相当于下图对整个模型竖切后每个device各保存3个layer(0,1,2和3,4,5);一种是层内并行(intra-layer)的方式进行,也就是Tensor模型并行,相当于下图横切后每个device各保留6个layer的一半。
一个最小的工作样本将很难在这里张贴，但基本上我试图修改这个项目的http://torch.ch/blog/2015/09/...
tensor parallel with llama 阅读transformers源码 在计算qkv的时候 在计算output attention的时候 简单实现 meta实现的llama的TP版本 总结 tensor parallel with llama 这几天又在看transformers源码中的llama模型代码,发现,他竟然集成了tensor parallel(后面就简称为TP)。