megatron学习总结

最新推荐文章于 2025-05-13 07:15:00 发布
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分类专栏： Extreme-scale model training 文章标签： 学习
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Megatron-LM在训练过程中怎么保证参数传递并保证每块GPU都在工作
ZJQ的博客
07-24 4万+
Megatron-LM通过数据并行、张量并行和流水线并行等多种并行策略的综合运用，确保了训练过程中每块GPU都在工作，实现了高效的并行训练。这种分布式训练框架特别适用于训练超大规模的语言模型，如GPT-3等。
Megatron训练框架和deepspeed训练框架的异同和优劣[大模型面试]
强化学习曾小健
07-17 3233
AnswerMegatron和DeepSpeed是两个用于大规模深度学习模型训练的框架,它们各有特点,但也存在一些共同之处。
[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行
「 虚幻私塾」
02-11 1085
Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35475 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) — 如何设置各种并行 目录* [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) — 如何设置各种并行 + 0x00 摘要 + 0x01 前文回顾 + 0x02 初始化 - 2.1 全局变量 - 2.2 初始化
Megatron：深度学习中的高性能模型架构
gs80140的专栏
01-09 1912
Megatron 是一款高度优化的分布式深度学习框架，擅长超大模型的训练。凭借其高效的并行策略和 NVIDIA GPU 的优化，Megatron 已被用于生成 GPT-3 及更大的语言模型。对于希望在高算力环境中进行大规模模型训练的开发者而言，Megatron 是一个强大的选择。
Megatron-LM & Megatron-Core - 大规模Transformer模型训练的GPU优化技术
最新发布
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
05-13 1741
与将事实知识隐式存储在网络参数中的传统方式相比，检索式预训练提供了更高效的知识存储机制，在显著减少模型参数量的同时，其困惑度(perplexity)表现优于标准GPT模型。不同于传统深度学习模型中所有激活值都存储在内存中以供反向传播使用的做法，该技术仅保留（或存储）模型中特定"检查点"处的激活值，其余激活值在反向传播需要时实时重新计算。弱扩展测试结果显示超线性扩展（模型浮点利用率MFU从最小模型的41%提升至最大模型的47-48%），这是因为更大的通用矩阵乘法(GEMM)具有更高算术强度，执行效率更高。
大模型训练框架Megatron原理系列转载
bbbeoy的专栏
06-20 6614
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。本系列大概有6～7篇文章，通过论文和源码和大家一起学习研究。本文把 Megatron 的两篇论文/一篇官方PPT 选取部分内容，糅合在一起进行翻译分析，希望大家可以通过本文对 Megatron 思路有一个基本了解。
如何使用 Megatron-LM 训练语言模型
Hugging Face
05-29 2409
在 PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。我们通常需要将模型分布在多个设备上，并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。Hugging Face ???? Accelerate 的创建是为了支持跨 GPU 和 TPU 的分布式训练，并使其能够非常容易的集成到训练代码中。???? Transformers 还支持使用 Trainer API 来训练，其在 PyTorch 中提供功能完整的...
LLM分布式训练 --- Megatron-LM
摩登都市天空---专栏
08-26 2万+
数据并行模式会在每个worker之上复制一份模型，这样每个worker都有一个完整模型的副本。输入数据集是分片的，一个训练的小批量数据将在多个worker之间分割；worker定期汇总它们的梯度，以确保所有worker看到一个一致的权重版本。对于无法放进单个worker的大型模型，人们可以在模型之中较小的分片上使用数据并行。a）超过某一个点之后，每个GPU的batch size变得太小，这降低了GPU的利用率，增加了通信成本；
大模型训练框架Megatron原理
Mooczx的博客
12-27 666
Megatron：基于PyTorch的分布式训练框架，用于训练超大的Transformer语言模型。目标：通过综合应用数据并行、Tensor并行和Pipeline并行来复现如GPT-3这样的大型模型。
Megatron 自然语言处理实战指南
weixin_41046245的博客
08-27 1182
这段描述详细介绍了一个代码库在高效训练大规模语言模型（如具有数千亿参数的模型）方面的能力，特别是在使用模型并行和数据并行技术的情况下。数据预处理是大规模语言模型训练的重要步骤，旨在将原始训练数据转化为模型可用的格式。在训练大型语言模型后，您可能需要在下游任务中进行评估或对模型进行微调。以下内容详细介绍了在这些场景中如何使用命令行参数和相关脚本。
DeepSeek与Megatron分布式训练框架深度对比
Fink-Go小码的博客
02-22 805
本文围绕分布式训练关键框架 DeepSeek 与 Megatron 展开深度对比。DeepSeek 由幻方量化创立，在多领域发力。架构上，Megatron 结合模型与数据并行，DeepSeek 能自适应调配资源；通信效率方面，Megatron 用异步 AllReduce 等优化，DeepSeek 采取混合通信模式；容错环节二者各有策略，易用性与扩展性也各具优势，且适配不同应用场景。总之，两者各擅胜场，为开发者提供多样选择助力深度学习前行。
模型并行 | 大规模语言模型架构 Megatron
weixin_66945478的博客
08-16 7034
Megatron是NVIDIA提出的一种由于分布式训练大规模语言模型的架构，针对Transformer进行了专门的优化（也就是大矩阵乘法）。，主要提出了通过将矩阵分块提高并行度的方法。，对于分布式中的一些重要的设计，如tensor parallel、pipeline parallel、micro batch size等进行了一些分析与讨论。同时提出了更加精细的pipeline结构与communication模式。
大模型并行训练指南——通俗理解Megatron-DeepSpeed：从模型并行(张量并行、流水线并行)到数据并行ZeRO3优化
热门推荐
结构之法 算法之道
08-24 4万+
BLOOM 的模型架构与GPT3非常相似，只是增加了一些改进，本文稍后将对此进行讨论。该模型是在Jean Zay上训练的，Jean Zay 是由 GENCI 管理的法国政府资助的超级计算机，安装在法国国家科学研究中心 (CNRS) 的国家计算中心IDRIS。训练所需的算力由 GENCI 慷慨捐赠给本项目 (捐赠号 2021-A0101012475)。GPU: 384 张 NVIDIA A100 80GB GPU (48 个节点) + 32 张备用 GPU。
Megatron-LM 快速入门指南：从源码结构到预训练配置，一文详解
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-11 1227
Megatron-LM 是由 NVIDIA 开源的大规模预训练语言模型框架，具备极致的**并行训练能力**和良好的**多任务扩展性**，是构建 GPT、OPT、GLM 等大模型的核心底座之一。 > 本文将带你快速了解 Megatron-LM 的核心结构，完成环境安装、模型训练准备与配置讲解。你将真正掌握如何从源码出发，走通一次“能跑起来”的大模型预训练流程。
运行megatron框架的运行环境
jiansheluHaozai的博客
03-06 3049
megatron是什么，为什么要用 主要是在实现Yuan1.0大规模模型时，他们引用了Nvidia开发的megatron这个框架，因为这个框架就是为了分布式多卡环境而设计的，而要上大参数量的模型时要获得比较可观的速度就避免不了要上这个框架。此处github上的megatron官方介绍。 配置使用megatron的注意 要注意的是这个框架应用了Nvidia自己开发的Apex工具，于是要求你的其他工具都得给它配上套。比如这个apex又用到了cuda toolkit，意味着需要在本地配置cuda,这个cuda的版
GPT-3模型为何难以复现？这也许是分布式AI框架的最优设计
OneFlow深度学习框架
05-14 6702
相信读完此文，你就会发现 PyTorch 、 Megatron ( NVIDIA ) 、DeepSpeed ( Microsoft ) 都走了一个非常长的弯路，这条弯路从大方向上就走错了，不仅是弯路，你还会发现 Megatron 的代码只能被 NVIDIA 的分布式训练专家所复用，它对于 PyTorch 的算法工程师而言门槛极高，是非常难用的，以至于任何想要用 PyTorch 复现一个分布式大模型的算法工程师，都得先等 NVIDIA 开发完才能再使用 Megatron 提供的模型。同时，我们也通过这样一个例
【LLM算法工程】Megatron-LM | deepspeed | 量化/推理框架
发现问题，并解决问题，批判性思维
09-19 6170
当前比较主流的一些分布式计算框架 DeepSpeed、Megatron 等，都在降低显存方面做了很多优化工作，比如：量化、模型切分、混合精度计算、Memory Offload 等 文章目录 note 大模型参数计算 1. 模型参数单位 2. 训练显存计算 3. 推理显存计算 大模型的分布式训练 1. 数据并行 2. 模型并行 3. 流水并行 4. 混合并行 模型量化 DeepSpeed ZeRO：零冗余优化 DeepSpeed Chat fastertransformer：LLM推理加速引擎 Megatro
Megatron-DeepSpeed github页面
强化学习曾小健
07-18 1322
或者，可以提供要训练的样本总数。但是，当使用 bf16 模型参数时，分布式优化器的 fp32 主梯度与模型的 fp32 梯度相同，因此在这种情况下梯度不是分布式的（尽管 fp32 主参数仍然是分布式的，因为它们与 bf16 模型参数是分开的）。由于评估所需的内存远少于训练所需的内存，因此合并并行训练的模型以在下游任务中在更少的 GPU 上使用可能是有利的。随着模型大小的增加，我们实现了更好的 GPU 利用率，对于一万亿参数模型，我们分别达到了 56.3% 和 57.0% 的 MFU 和 HFU。
NVIDIA-Megatron-LM：大规模训练BERT等Transformer模型
总结以上信息，我们可以看出： - Python编程语言是实现自然语言处理相关研究和开发工作的主要工具。 - Transformer模型和大规模训练方法是当前NLP领域的热点研究方向。 - BERT作为Transformer模型的一个重要实例，...
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