Tensor Parallel 简介:介绍 Tensor Parallel 基本思想; PyTorch 分布式通信基础:介绍 PyTorch 通信相关基础知识; Transformer 逐模块的 TP 实现:实现 TP 版本的 Transformer 子模块; Transformer 整体的 TP 实现:实现 TP 版本的完整 Transformer; 训练和测试:使用 TP 版本的 Tr
Pytorch将分布式通信的很多接口都封装地非常简单易用了,所以想要从头实现一个Tensor Parallel并不复杂。下面本文参考Megatron-LM,以ColumnLinear为例子进行简易实现: class linear_identity_allreduce(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, input, weight): # forward的时候,不用进行通信操作 ctx.save...
训练需处理梯度同步与动态计算图,推理侧重低延迟生成与内存优化。 vLLM针对Transformer的注意力机制和生成任务做了深度定制(如PagedAttention),而PyTorch更通用。 技术趋势:训练与推理的并行策略逐渐融合(如PyTorch 2.0的DTensor),但场景特性导致优化侧重点不同。 理解张量并行:举例说明 如果只有两个GPU,是否可以理解成张...
TensorParallel、DTensor、2D parallel、TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch和TorchInductor TorchDynamo是借助Python Frame Evaluation Hooks能安全地获取PyTorch程序; AOTAutograd重载PyTorch autograd engine,作为一个 tracing autodiff,用于生成超前的backward trace。 PrimTorch简化了编写 PyTorch 功能或后端的流程。将 2000+...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Tensor parallel for convolutions and groupnorm · pytorch/pytorch@2295efa
例如,在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel模块来在多线程环境下训练模型,而不需要对数据进行额外的拷贝操作。 注意数据类型和形状:在创建和操作Tensor时,我们需要确保数据类型和形状的一致性。这样可以避免因数据类型或形状不匹配而导致的数据拷贝问题。例如,在NumPy中,我们可以使用numpy....
get loss Thanks. I was trying to run2D-parallelwith Pytorch Lightning and encountered this error onoptimizer.step(). The above is a minimal reproduction, and there is a different error if I run it on with transformers on the main branch....
【tensor_parallel:一行代码将 PyTorch 大模型分到多个GPU上运行(训练/推理)】’tensor_parallel - Automatically split your PyTorch models on multiple GPUs for training & inference' Andrei Panferov GitHu...
单独的Linear需要使用all_gather汇总结果 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)
How the library adapts tensor parallelism to PyTorch nn.Linear module When tensor parallelism is performed over data parallel ranks, a subset of the parameters, gradients, and optimizer states are partitioned across the tensor parallel devices for the modules that are partitioned. For the res...