Ray 是一个高性能的分布式计算框架,它提供简单的接口将代码扩展到分布式环境中. vllm使用Ray来管理多个进程在不同的GPU上的推理,所以这里只会介绍Ray在多进程管理上的简单使用方法. 如果只关心TP的实现,可以跳过这一节. 假设现在有一个多卡训练场景,使用PyTorch的DDP(DistributedDataParallel)实现,脚本为ddp
4. 随机抽样Random sampling 5. 序列化 Serialization 6. 并行化 Parallelism 7. 数学操作 Math operations 7.1 Pointwise Ops 7.2 Reduction Ops 7.3 比较操作Comparison Ops 7.4 其它操作 Other Operations 7.5 BLAS and LAPACK Operations 1. 张量Tensors torch.is_tensor(obj): 如果obj是一个pytorch张量,则返回...
提升计算吞吐量(若通信开销可控)。 二、PyTorch分布式训练中的张量并行 目标与场景: 训练优化:解决显存不足问题,加速梯度计算。 常与数据并行(Data Parallelism)结合,形成混合并行策略。 实现方式: 参数切分:将权重矩阵按行或列拆分到多设备(如线性层的分块计算)。 通信模式: 前向传播:需要All-Gather操作合并中间结...
• edited by pytorch-bot bot 🐛 Describe the bug I am trying a basic Tensor Parallel implementation on a 2 layer MLP using ColwiseParallel followed by a RowwiseParallel. I would expect the final output of the MLP to be the same in the Tensor Parallel version compared to the non-parall...
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。
Tensor parallelism is a type of model parallelism in which specific model weights, gradients, and optimizer states are split across devices. In contrast to pipeline parallelism, which keeps individual weights intact but partitions the set of weights, tensor parallelism splits individual weights. This ...
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...
pytorch判断两个tensor相等元素个数 一、引言 大规模分布式训练的目标是协调多台机器简单高效地训练大模型。然而,在这个过程中,存在着内存需求与GPU内存限制之间的矛盾。 问题分析:假设训练模型所需的内存的Require_memory,GPU的单卡内存为Device_memory,在模型训练过程中的矛盾为Require_memory>>Device_memory。
nlpbloomdistributed-systemsmachine-learningdeep-learningchatbotpytorchfalcontransformerneural-networksllamagptpretrained-modelslanguage-modelsvolunteer-computingpipeline-parallelismguanacotensor-parallelismlarge-language-modelsmixtral UpdatedSep 7, 2024 Python InternLM/InternEvo ...
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。