13、数据与模型并行的混合策略及联邦学习技术解析

数据与模型并行的混合策略及联邦学习技术解析

1. 数据与模型并行的混合策略

在深度学习模型训练中，为了充分利用多GPU资源，提高训练效率，常常会采用数据并行和模型并行相结合的策略。下面将介绍两种实现这种混合策略的方法：Megatron - LM和Mesh - TensorFlow。

1.1 Megatron - LM

Megatron - LM可以将一个两层的语言模型高效地分割到多个GPU上进行训练。假设我们有一个两层的语言模型，根据Megatron - LM的两种模型分割维度，可以将这个模型分割到四个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的方式，Megatron - LM能够非常高效地将单个模型分割到多个GPU上。

此外，Megatron - LM还结合了数据并行和模型并行。对于单机内的多个GPU，进行模型并行训练；对于跨机器的情况，则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会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。

使用Megatron - LM的步骤如下：
1. 安装预训练检查点 ：