1 流水线并行 所谓流水线并行,就是由于模型太大,无法将整个模型放置到单张GPU卡中;因此,将模型的不同层放置到不同的计算设备,降低单个计算设备的显存消耗,从而实现超大规模模型训练。 如下图所示,模型共包含四个模型层(如:Transformer层),被切分为三个部分,分别放置到三个不同的计算设备。即第 1 层放置到设备...
在大模型训练这个系列里,我们将一起探索学习几种经典的分布式并行范式,包括流水线并行(Pipeline Parallelism),数据并行(Data Parallelism)和张量并行(Tensor Parallesim)。微软开源的分布式训练框DeepSpeed,融合了这三种并行范式,开发出3D并行的框架,实现了千亿级别模型参数的训练。本篇文章将探索流水线并行,经典的流水线并...
线性流水线中:从输入到输出,每个功能段只允许经过一次,不存在反馈回路。 非线性流水线:存在反馈回路,从输入到输出过程中,某些功能段将数次通过流水线,这种流水线,适合进行线性递归的萨算。 多发技术: 1.超标量技术:在一个周期取出多条指令并行执行,是通过内置多条流水线来同时执行多个处理,其实质是以空间换取时间。
一、流水线并行:任务分解的艺术 原理概述:流水线并行(Pipeline Parallelism)通过将复杂的模型训练任务分解成多个子任务,并将这些子任务在多个计算单元(如GPU)上并行执行,从而实现训练过程的加速。这种技术类似于工业生产中的流水线作业,每个工人(计算单元)专注于完成自己的工序(子任务),从而提高整体生产效率。 技术亮点:...
其中,流水线与并行处理是计算机组成原理中的两个重要概念。本文将从流水线和并行处理的定义、特点、应用以及优缺点等方面进行论述。 一、流水线的定义和特点 流水线技术是一种将复杂的任务分解为若干个互相依赖的子任务,并通过时序控制将其分别交给不同的处理单元进行执行的技术。它可以提高计算机的执行效率和吞吐量...
流水线并行的核心思想是:在模型并行的基础上,进一步引入数据并行的办法,即把原先的数据再划分成若干个batch,送入GPU进行训练。未划分前的数据,叫mini-batch。在mini-batch上再划分的数据,叫micro-batch。 图例如下: 其中,第一个下标表示GPU编号,第二个下标表示micro-batch编号。假设我们将mini-batch划分为M个,则流...
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...
在计算机组成原理中,流水线和并行计算是两个重要的概念,它们在提高计算机性能和效率方面发挥着重要作用。 一、流水线的概念与原理 流水线是一种将任务分解为多个阶段并分别处理的技术。在计算机中,流水线将指令执行过程分为多个步骤,并在不同的处理器上同时执行这些步骤,以提高整体的执行速度。 流水线的原理可以简单...
在上一篇的介绍中,我们介绍了以Google GPipe为代表的流水线并行范式。当模型太大,一块GPU放不下时,流水线并行将模型的不同层放到不同的GPU上,通过切割mini-batch实现对训练数据的流水线处理,提升GPU计算通讯比。同时通过re-materialization机制降低显存消耗。
一、流水线技术 1、指令并行执行 2、流水线技术推演 二、流水线执行时间计算 1、流水线执行时间示例 2、流水线周期概念 3、流水线执行时间计算公式 4、流水线执行时间计算公式 - 理论公式 5、流水线执行时间计算公式 - 实践公式 6、流水线时间计算示例 ...