Tensor parallelismis 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 的重要性...
MegatronLM的第一篇论文【Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism】是2020年出的,针对billion级别的模型进行训练,例如具有38亿参数的类GPT-2的transformer模型和具有39亿参数的BERT模型。 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...
它后端接入了FlashAttention等优化方法，会调用cutlass，它会使用TensorCore做GEMM运算。
batching 只能增加 parallelism，没法改善 locality，也没法充分利用 tensor core，一般用 cuda core 足够了...
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。
近期要开始大模型方面的工作,megatron自然是绕不开的一环,本文是对《Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism》的阅读记录,写的很随意,不喜勿喷。 transformer based模型的MLP子模块为: MLP -> GELU -> MLP -> Dropout,写成公式如下所示: Z=Dropout(GeLU(XA)B)...
Experimental feature. Tensorparallelismrank used during pretraining. Please refer to [this document](https://huggingface.co/docs/transformers/parallelism) to understand more about it. This value is necessary to ensure exact reproducibility of the pretraining results. Please refer to [this ...
6. 并行化 Parallelism torch.get_num_threads(): 获得用于并行化CPU操作的OpenMP线程数 torch.set_num_threads(int): 设定用于并行化CPU操作的OpenMP线程数 7. 数学操作 Math operations 7.1 Pointwise Ops torch.abs(input, out=None): 计算输入张量的每个元素绝对值 ...
六、Parallelism并行 torch.get_num_threads() → int # Gets the number of OpenMP threads used for parallelizing CPU operations torch.set_num_threads(int) # Sets the number of OpenMP threads used for parallelizing CPU operations # 这几个设置和CPU并行运作有关 ...
模型部分的两个核心组件是EstimatorandExperiment对象。有一张图说的非常清楚 特别的,在tensor2tensor里面,核心的系统模块如下: 主要分布在t2t_trainer.py 以及trainer_lib.py. Create HParams CreateRunConfig, includingParallelismobject (i.e.data_parallelism) ...