LLM学习之路-01-第一章-预训练/大模型分布式训练并行技术(五)混合并行

大模型分布式训练并行技术(五)混合并行

引言

你可能在很多地方听过3D并行技术,我们之前讨论的数据并行,流水线并行,张量并行都是属于1D并行技术。

在某些分类中,流水线并行和张量并行都被划归为模型并行技术。

混合并行技术是指同时使用多种并行技术,比如数据并行和模型并行,或者数据并行和流水线并行,或者数据并行和张量并行。

DP+PP

数据并行和流水线并行的结合,是一种非常常见的2D混合并行技术。

下图是来自 DeepSpeed 流水线并行教程,演示了如何将 DP 与 PP 结合起来。

这里重要的是要看到 DP Rank 0 看不到 GPU2,而 DP Rank 1 看不到 GPU3。对于 DP 来说,只有 GPU 0 和 1,它向其中提供数据,就好像只有 2 个 GPU 一样。GPU0 使用 PP“秘密”将部分负载offload到 GPU2。而 GPU1 也通过 GPU3 来做同样的事情。

由于每个维度至少需要 2 个 GPU,因此这里至少需要 4 个 GPU。

DP+PP+TP

为了实现更高效的训练,就出现了3D 并行,将 PP 与 TP 和 DP 相结合。如下图所示。

该图来自博客3D parallelism: Scaling to trillion-parameter models

由于每个维度至少需要 2 个 GPU,因此这里至少需要 8 个 GPU。

DP+PP+TP+ZeRO

也就是常说的4D并行,ZeRO 是一个由 DeepSpeed 提出的技术,可以将模型的参数划分为多个部分,每个部分在不同的设备上进行计算,最后将结果进行汇总。本质上是ZeRO-DP 与 PP(和可选的 TP)结合。

ZeRO-DP 见[大模型分布式训练并行技术(二)Z]

注意:当 ZeRO-DP 与 PP(和可选的 TP)结合时,它通常只启用 ZeRO 第 1 阶段(优化器分片)。

虽然理论上可以将 ZeRO 第 2 阶段(梯度分片)与PP结合使用,但这会对性能产生不利影响。

每个微批次都需要一个额外的 Reduce-Scatter 集合来在分片之前聚合梯度,这可能会增加大量的通信开销。根据PP的性质,会使用较小的微批次Macro-Batch,而重点是尝试平衡算术强度(微批次大小)和最小化流水线气泡(微批次数量)。因此,这些通信成本将受到影响。

此外,由于 PP,层数已经比正常情况少,因此内存节省不会很大。PP 已经将梯度大小减少至 1/PP,因此在此基础上的梯度分片节省不如纯 DP 显著。

出于同样的原因,ZeRO 第 3 阶段也不是一个好的选择——需要更多的节点间通信。

由于我们有 ZeRO,另一个好处是 ZeRO-Offload。由于这是第 1 阶段,因此优化器状态可以卸载到 CPU。

<think>好的,我现在需要处理用户关于AI大模型学习路线和使用教程的查询。首先,用户提到参考了引用[1],这是一个关于AI大模型学习路线的资源,包括学习阶段、实战案例、视频和书籍。用户希望得到详细的学习路线图和教程汇总。 首先,我需要确保回答结构清晰,分阶段说明学习路线。根据引用内容,学习路线分为四个阶段:基础、进阶、实战和高级。每个阶段需要列出关键知识点和推荐资源,比如数学基础、编程语言、机器学习等。 接下来,用户可能需要具体的学习资源,比如书籍和在线课程。引用中提到了《深度学习》《动手学深度学习》等书籍,以及Coursera和Fast.ai的课程,这些都需要包含在回答中。同时,实战案例和项目经验也很重要,需要推荐一些公开数据集和竞赛平台,如Kaggle。 然后,用户可能关心如何应用这些知识,所以高级应用部分需要涉及自然语言处理、计算机视觉等领域,并提到相关的框架如Hugging Face和TensorFlow。此外,持续学习部分要强调跟进最新研究和社区交流,比如ArXiv和GitHub。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能进一步的需求,比如数学基础的重要性、转行者的学习建议、实战项目推荐等。需要确保问题覆盖用户潜在的兴趣点,并引导他们深入探索。 需要检查是否符合系统级指令:使用正确的中文和LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。不过当前回答中可能较少涉及数学公式,但如果有提到相关概念,比如损失函数$L = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i - \hat{y}_i)^2$,需要正确应用格式。 另外,引用标识要自然地添加在引用的段落末尾,如[^1]。回答要结构清晰,分点列出,并确保推荐资源的真实性和可靠性,避免虚构不存在的资源。同时,语言要口语化,避免使用Markdown格式,保持自然流畅。</think>以下是为您整理的AI大模型系统化学习路线及教程资源汇总,结合理论与实践,分阶段深入掌握核心技术--- ### **一、AI大模型学习路线图(分阶段)** #### **阶段1:基础筑基** 1. **数学基础** - 重点掌握:线性代数(矩阵运算$A \cdot B$)、概率统计(贝叶斯定理$P(A|B)$)、微积分(梯度下降$\frac{\partial L}{\partial \theta}$) - 推荐资源:《深度学习》花书第2章 2. **编程与工具** - Python核心语法与库(NumPy、Pandas) - 环境搭建:Anaconda、PyTorch框架安装 - 实战入门:手写数字识别(MNIST数据集) #### **阶段2:进阶核心** 1. **机器学习基础** - 监督学习:线性回归、SVM算法$\min \frac{1}{2}||w||^2$ - 无监督学习:K-means聚类、PCA降维 - 推荐课程:吴恩达《机器学习》(Coursera) 2. **深度学习突破** - 神经网络:反向传播算法$\delta^{(l)} = (W^{(l)})^T \delta^{(l+1)} \odot f'(z^{(l)})$ - 经典模型:CNN(卷积核计算$Y = X * K$)、RNN、Transformer #### **阶段3:大模型实战** 1. **预训练模型精研** - BERT掩码语言建模:$\max \log P(w_i|w_{1...n}\backslash w_i)$ - GPT系列生成式模型 - 框架实战:Hugging Face Transformers库 2. **行业应用开发** - 对话系统:基于LLaMA微调客服机器人 - 多模态应用:CLIP图文匹配模型 #### **阶段4:高级拓展** 1. **分布式训练** - 数据并行 vs 模型并行 - 显存优化:ZeRO技术、混合精度训练 2. **模型压缩** - 量化:FP32→INT8 - 剪枝:权重重要性评估 --- ### **二、精选教程与资源** | 类型 | 推荐内容 | 特点 | |------------|-----------------------------------|--------------------------| | **书籍** | 《动手学深度学习》(PyTorch版) | 代码驱动理论 | | **视频** | Fast.ai《Practical Deep Learning》| 项目导向教学 | | **论文** | 《Attention Is All You Need》 | Transformer开山之作 | | **竞赛** | Kaggle LLM科学竞赛 | 真实场景模型调优 | --- ### **三、关键学习建议** 1. **代码实践优先** - 例如通过Hugging Face快速部署GPT-2: ```python from transformers import pipeline generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') print(generator("AI will", max_length=50)) ``` 2. **论文复现法** - 选择经典论文(如BERT)逐行实现模型架构 3. **社区持续互动** - 参与AI研习社、GitHub开源项目协作 --- §§ 相关问题 §§ 1. 学习AI大模型需要多强的数学基础? 2. 非计算机专业如何规划转行路径? 3. 有哪些适合新手的开源大模型项目? 4. 如何评估大模型的推理效率(如FLOPs计算)? 5. 大模型训练中常见的显存溢出问题如何解决? : AI大模型学习路线(2025最新)神仙级AGI大模型教程分享。包括:大模型学习线路汇总、学习阶段,大模型实战案例,大模型学习视频,人工智能、机器学习大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

雨墨C

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值