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行纵向分割(假定模型为由下向上的传递方...
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...
NCCL屏蔽了底层复杂的细节,向上提供API供训练框架调用,向下连接机内机间的GPU以完成模型参数的高效传输。 Megatron-LM 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...
https://pytorch.org/tutorials/beginner/former_torchies/parallelism_tutorial.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/611568694 https://zhuanlan.zhihu.com/p/675217571 PyTorch 源码解读之 DP & DDP:模型并行和分布式训练解析 - 知乎 (zhihu.com) 大模型分布式训练并行技术(二)-数据并行 - 知乎 (zhihu.com) 图解...
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...
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 exactreproducibilityof the pretraining results. Please refer to [this ...
(),input)returngrad_input,grad_weightclassColumnParallelLinear(nn.Module):"""linear layer with column parallelismThe linear layer is defined as Y = XA + b. A is parallelized alongits second dimension as A = [A_1, ..., A_p]."""def__init__(self,input_size:int,output_size:int,)-...
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 ...
Parallelism APIs in this example to show users how to use them. """ class ToyModel(nn.Module): """MLP based model""" def __init__(self): super(ToyModel, self).__init__() self.in_proj = nn.Linear(10000, 3200) self.relu = nn.ReLU() ...
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) ...