1. 流水线并行(PP)简述 流水线并行使得可以在单个GPU内存无法容纳的大模型上进行训练。这通过将模型的不同层分配到不同的GPU上来实现,这一过程被称为模型分区。然而,直接实现模型分区会导致GPU利用率较低。在本文中,我们将首先讨论流水线并行的简单实现及其存在的一些问题。接下来,本文将介绍GPipe和PipeDream这两种...
微批次(MicroBatch)流水线并行与朴素流水线几乎相同,但它通过将传入的小批次(minibatch)分块为微批次(microbatch),并人为创建流水线来解决 GPU 空闲问题,从而允许不同的 GPU 同时参与计算过程,可以显著提升流水线并行设备利用率,减小设备空闲状态的时间。目前业界常见的流水线并行方法 GPipe 和PipeDream都采用微批次流...
PipeDream 结合了模型并行和流水线并行,通过流水线的方式处理不同的 Mini Batch,使得不同的 Worker 在任何时刻处理不同的输入,具体来说,PipeDream 通过以下方式实现流水线并行训练: 根据模型架构和硬件配置将 DNN 分层自动切分到不同的阶段(Stage)。 使用DP 并行处理某些 Stage,平衡工作负载。 交错处理每个 Worker ...
简单来说,流水线并行水平划分模型,即按照层对模型进行划分;张量并行则是垂直划分模型。3D并行则是将流行线并行、张量并行和数据并行同时应用到模型训练中。 一、流水线并行 流水线并行的目标是训练更大的模型。本小节先介绍符合直觉的朴素层并行方法,并分析其局限性。然后,介绍流水线并行算法GPipe和PipeDream。 1. ...
而如果使用并行方式,同时启动多个打印机,每个打印机打印不同的文件,则可以大大缩短总耗时。 2. 流水线 基本概念:流水线(又称装配线)是工业上的一种生产方式,指每个生产单位只专注处理某一个片段的工作,以提高工作效率和产量。在计算机系统中,流水线技术也被广泛应用,如CPU内部的指令流水线,可以同时处理多条指令...
1 流水线并行介绍 如图所示为谷歌提出的流水线并行算法,名为 GPipe,论文位于https://arxiv.org/abs/1811.06965。首先将模型切分为连续的多个 stage,每个 stage 占据一台设备,从而利用多台设备容纳下单设备无法容纳的模型。其次,GPipe 将 mini-batch 切分为多个 micro-batch,每次只处理一个 micro-batch。在处理完当...
流水线并行是一种将复杂任务分解成多个阶段(stage),每个阶段由不同的处理单元负责执行的并行计算模式。这种方式类似于工厂中的流水线作业,每个阶段处理完当前任务后,立即将结果传递给下一个阶段,从而实现连续不断的处理流程。 应用场景: 神经网络训练:在训练深度神经网络时,可以将网络的不同层分配到不同的处理单元上...
torch.distributed.pipeline对pipeline并行以及调度策略有较好的实现,且比较通用,可以低成本使用到自定义模型中。具体使用方法参考:给llama实现流水线并行 - 知乎 (zhihu.com) Megatron-LM Nvidia开源的模型并行训练框架,基于pytorch,支持Bert、GPT3、T5、VIT等模型的预训练。对pipeline并行以及调度有自己的实现,但并行实现...
流水线并行 并行的原理就是把一个Mini-bacth,拆解成更小的Micro-batches,比如上图的把一个Mini-batch,拆成4个Micro-batches(F1-F4,B4-B1)。 这样做的好处是,当F1也就是前向计算的第一个Micro-batch1被GPU0计算完毕,它就会传递到模型的下一层GPU1,然后GPU0可以继续计算Micro-batch2,以此类推,在同一个计...
流水线并行PP(Pipeline Parallelism) Tensor并行TP (Tensor Parallelism) 流水线并行 流水线并行PP(Pipeline Parallelism),是一种最常用的并行方式,也是最初Deepspeed和Megatron等大模型训练框架都支持的一种并行方式。 什么是流水线并行呢?简而言之是把一个参数量较大的模型按照不同的层进行划分,将多个模型的层尽可能...