流水线性并行和张量并行都是对模型本身进行划分,目的是利用有限的单卡显存训练更大的模型。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...
注意:张量并行(TP)需要非常快的网络,因此不建议跨多个节点进行张量并行。实际中,若一个节点有4个GPU,最高的张量并行度为4。 2. 2D、2.5D张量并行 在1D张量并行后,又逐步提出了2D、2.5D和3D张量并行。这里对2D和2.5D张量并行进行简单介绍: (1) 2D张量并行 1D张量并行并没有对激活(activations,也就是模型中间...
通过张量并行,可以在多个GPU之间有效分配计算任务和内存需求,使得训练超大规模模型成为可能。结合数据并行和流水线并行,可以进一步优化训练效率和扩展性。 你知道张量并行的行并行切分吗 GPT-4o Poe 当然,张量并行中的行并行(Row Parallelism)是一种特定的切分策略,它主要用于将矩阵乘法的行维度切分到不同的GPU上进行并...
其中,模型并行作为分布式训练的关键技术之一,主要包括流水线并行和张量并行两种策略。本文将详细探讨这两种并行方式的原理、应用场景及其实践经验。 流水线并行(Pipeline Parallelism) 原理 流水线并行,顾名思义,是将模型的不同层(如Transformer层)分配到不同的计算设备上,形成一条计算流水线。每个设备负责模型的一部分层...
流水线并行、张量并行和3D并行,具体来说,让每个microbatch独立的计算前后向传播,然后将每个mircobatch的梯度相加,就能得到整个batch的梯度。首先
本文将详细解析模型并行、数据并行、张量并行与流水线并行这四种常见的并行方式,并探讨PyTorch中nn.DataParallel模块的应用。 一、模型并行(Model Parallelism) 概念:模型并行是一种将大型神经网络模型分割成多个子模型,并将这些子模型分配到不同的计算节点上进行并行计算的方法。每个子模型在自己的设备上运行,通过交换...
流水线并行和张量并行是深度学习中训练大型模型的关键技术。流水线并行主要通过水平划分模型，按照层对模型进行划分，以利用单个GPU的显存训练更大的模型。而张量并行则是垂直划分模型，主要针对Transformer中的全连接层和注意力机制进行优化，降低对单卡显存的需求。同时，张量并行分为1D张量并行，包括列并行和...
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(TensorParallesim)。微软开源的分布式训练框架FastSpeed,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。
图中(a)是优化前,Device1和2是张量并行,Device1/2和Device3/4之间做流水线并行,分别计算完通过all_gather算子每张卡都有完整的输出,Device1把完整的输出给Device 3,Device 2把完整的输出给Device 4。 图中(b)是优化后,Device1和2分别计算完做一次Scatter,Device1把自己分配到的输出给Device 3,Device 2把自己...
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架FastSpeed,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...