目录 收起 答案 1D Tensor Parallelism 切分方法1 答案 张量并行(Tensor Parallelism) 是一种分布式矩阵算法。 随着模型越来越大,模型内的矩阵也越来越大。一个大矩阵的乘法可以拆分成多个小矩阵的运算,这个些运算就可以充分利用 GPU 的多核还有多 GPU 来进行分布式计算,从而提高运算速度。 Megatron-LM 提出了...
实现Tensor parallelism 的前提是计算设备需要处于互联状态,如上图所示,以GPU为例,因产品形态不同,有全连接和部分连接两种状态。 2. GPT 的 tensor parallelism 方案 下图是一个典型GPT模型的结构,主要包括:Embeddings, Decoder(n layers, self-attention+MLP), language model(LM)。下面将逐个部分讨论 tensor parall...
Tensor parallelism is a type of model parallelism in which specific model weights, gradients, and optimizer states are split across devices.
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...
transformerllamadistributed-trainingfine-tuningpre-trainingtensor-parallelismllminstruction-tuningllm-trainingllm-finetuningphi-3 UpdatedMar 11, 2025 Python Fast and easy distributed model training examples. deep-learningpytorchzerodata-parallelismmodel-parallelismdistributed-trainingxlatensor-parallelismllmfsdpsequence...
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。
Hi, thanks! I use vllm to inference the llama-7B model on single gpu, and tensor-parallel on 2-gpus and 4-gpus, we found that it is 10 times faster than HF on a single GPU, but using tensor parallelism, there is no significant increase i...
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 parallelism provides an effective way to increase server large language model (LLM) inference efficiency despite adding an additional communication cost. However, as server LLMs continue to scale in size, they will need to be distributed across more devices, magnifying the communication cost. ...
General considerations# As primary users of tensor parallelism will be using cuBLASMp from Python, it is important to understand the data ordering conventions used by Python and cuBLASMp. Python uses C-ordered matrices, while cuBLASMp uses Fortran-ordered matrices: ...