13、数据并行与模型并行的混合技术及联邦学习详解

数据并行与模型并行的混合技术及联邦学习详解

1. 数据并行与模型并行的混合技术

在深度学习模型训练中，为了提高效率和充分利用硬件资源，常常会采用数据并行和模型并行的技术。下面以Megatron - LM和Mesh - TensorFlow为例进行介绍。

1.1 Megatron - LM的并行策略

假设我们有一个两层的语言模型，Megatron - LM可以通过两种模型分割维度将这个两层模型分割到四个GPU上，具体分割方式如下：
- GPU0包含第1层的前半部分，记为Layer 1[0]。
- GPU1包含第1层的后半部分，记为Layer 1[1]。
- GPU2包含第2层的前半部分，记为Layer 2[0]。
- GPU3包含第2层的后半部分，记为Layer 2[1]。

通过这种层内分割和层间分割，Megatron - LM能够高效地将单个模型分割到多个GPU上。并且，Megatron - LM以分层的方式将数据并行和模型并行相结合：
- 对于一台机器内的多个GPU，Megatron进行模型并行训练。
- 对于跨机器的情况，Megatron - LM使用数据并行来实现不同输入批次的并发训练。

例如，假设有两台各有四个GPU的机器，Megatron - LM先在每台机器的四个GPU上进行模型并行训练，然后在两台机器之间进行数据并行训练。通过构建这样的训练层次结构，Megatron - LM可以同时实现数据并行和模型并行。

1.2 Megatron - LM的使用步骤

要使用Megatron - LM，可以按照以下步骤进行：