最近作者在学习大模型分布式训练的相关知识,比如各种并行训练策略,包括 Data parallel、Tensor parallel、Context parallel、ZeRO 等。 个人理解,分布式训练的基本思路是“切分”+“聚合”。比如,假设模型输入的尺寸为 (batch_size, seq_len, hidden_dim) ,模型为一个 N 层的 Transformer。几种并行方式的基本思想如下...
在vllm上层接口可以直接通过参数tensor_parallel_size设置,来将模型分布在 tensor_parallel_size 个 GPU 上进行并行计算,每个 GPU 负责处理模型的一部分张量。 vllm中与tp并行有关的操作主要在vllm/distributed中。 vllm/distributed/parallel_state.py initialize_model_parallel()函数实现了模型并行分组的初始化(这里...
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...
class core.tensor_parallel.cross_entropy.VocabParallelCrossEntropyBases: objectComputes the Cross Entropy Loss splitting the Vocab size across tensor parallel ranks. This implementation is used in both fused and unfused cross entropy implementations
Folders and files Latest commit History4 Commits megatron_tp torch_tp README.md prepare_env.sh requirements.txt Repository files navigation README Tensor Parallel Unit test and comparison of tensor parallel using Megatron and PyTorch.About...
tensor_parallel_size=2, pipeline_parallel_size=1, disable_custom_all_reduce=False, quantization=None, enforce_eager=False, kv_cache_dtype=auto, quantization_param_path=None, device_config=cuda, decoding_config=DecodingConfig(guided_decoding_backend='outlines'), observability_config=ObservabilityConfig(...
vllm tensor_parallel_size 2报错的问题,我们可以从以下几个方面进行分析和解决: 确认上下文和框架: 首先,确认你正在使用的vllm框架的版本和上下文环境。不同的版本和环境设置可能会导致不同的行为和错误。 查找相关错误信息和日志: 根据提供的错误日志,我们可以看到几个关键的错误信息:...
详解MegatronLM Tensor模型并行训练(Tensor Parallel)的主要内容如下：背景介绍：Megatron-LM于2020年发布，专门针对十亿参数级别的语言模型进行训练，如具有38亿参数的类GPT-2的transformer模型和39亿参数的BERT模型。模型并行训练有层间并行(inter-layer)和层内并行(intra-layer)两种方式，分别对应模型的竖切...
Tensor Parallel最早为Megatron-LM提出的一种大模型并行方式,其核心思想就是将矩阵计算分块到多张GPU上进行计算,优势是:1. 能够降低GPU的峰值显存;2. 能够加速计算;劣势是:GPU之间的通信成本大大增加。 基本原理 原理方面,这一篇知乎文章将细节介绍得非常详尽了,本文在此只简要进行概括。 首先,Tensor Parallel的核心...
tensor_parallel int4 LLM Copied from black_samorez (+60,-44)NotebookInputOutputLogsComments (1)Logs check_circle Successfully ran in 1963.6s Accelerator GPU T4 x2 Environment Latest Container Image Output 43.82 MB Something went wrong loading notebook logs. If the issue persists, it's likely ...