13.Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM

最新推荐文章于 2024-03-26 19:20:03 发布
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在GPU集群上使用Megatron-LM进行高效的大规模语言模型训练
探索人工智能革命，深入算法原理与创新应用，未来科技无限可能。
05-03 79
大型语言模型在多个任务中已取得了最先进的准确率。然而，训练这些模型的效率仍然面临挑战，原因有二：a) GPU内存容量有限，即使在多GPU服务器上也无法容纳大型模型；b) 所需的计算操作数量可能导致不现实的训练时间。因此，提出了新的模型并行方法，如张量并行和流水线并行。不幸的是，简单地使用这些方法在数千个GPU上会导致扩展性问题。本文展示了如何将张量并行、流水线并行和数据并行组合起来，实现数千个GPU的扩展。
AI人工智能领域TensorFlow的分布式训练实践
最新发布
AI天才研究院
04-13 932
随着深度学习模型的规模不断扩大，单机训练已经无法满足大规模模型训练的需求。TensorFlow作为主流深度学习框架之一，提供了强大的分布式训练能力。本文旨在全面介绍TensorFlow分布式训练的技术原理、实现方法和最佳实践，帮助读者掌握这一关键技术。本文将从基础概念开始，逐步深入到实现细节和实战案例，最后讨论未来发展趋势。背景介绍：概述分布式训练的背景和意义核心概念与联系：讲解TensorFlow分布式架构核心算法原理：分析数据并行和模型并行算法数学模型：建立分布式训练的数学基础。
模型并行 | 大规模语言模型架构 Megatron
weixin_66945478的博客
08-16 6974
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。
【AI大模型学习】Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM
参谋谋的博客
03-26 822
所以本文通过组合张量、流水线和数据并行，实现扩展到数千个 GPU的大模型训练，提出了一种新颖的交错流水线调度，可以将吞吐量提高 10% 以上，并且内存占用与现有方法相当。(a) 张量并行所需的全归约通信必须经过服务器间的连接，通信会消耗大量时间，因为多机通讯明显比单机内GPU的通信更慢（尤其是单机内还有nvlink这样的东西）因为随着GPU和CPU的数量增多，通信量的增长却不是线性的。所以本文的目的是提出一个DP\PP和TP相结合的并行方法（简称为 PTD-P），提升训练吞吐量，同时保留严格的优化器语义。
Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU ClustersUsing Megatron-LM
greatcoder的博客
11-29 2913
在这篇文章中展示了 如何将 tensor ，pipeline， data 并行组合，扩展到数千个GPU上。提出了一个新的交错流水线调度，可以提升10%的吞吐量。利用数据并行进行规模化，通常表现很好但是存在两方面的限制：a) 除了一个节点的情况，每个GPU的batch size 太小会将带GPU的利用率，增加通信的损耗b) 可用设备的最大数是batch的size，限制了加速器的数量。一些模型被提出来解决这两个挑战。
大模型训练技术论文
bbbeoy的专栏
06-21 1264
大模型训练框架论文
详解MegatronLM流水线模型并行训练(Pipeline Parallel)
分享机器学习、深度学习、分布式计算、MLSys相关领域知识
07-08 5551
MegatronLM的第二篇论文是2021年出的，GPT-3模型参数已经达到了175B参数，GPU显存占用越来越多，训练时间也越来越长, 在本文中，MegatronLM结合了tensor模型并行、pipeline模型并行和数据并行来提升整体的训练速度，以及解决大模型在多机上的扩展性问题。在pipeline模型并行上提出了方法，提升了10%的吞吐。
OpenAI 研究员最新博客：如何在多GPU上训练真正的大模型？
BAAIBeijing的博客
10-12 2780
【专栏：前沿进展】近年来，在大规模预训练语言模型的帮助下，许多NLP模型在基准测试任务中取得了更好的结果。如何训练大而深的神经网络是一个挑战，需要大量的GPU内存和很长的训练时间。本文回顾...
BLOOM 训练背后的技术
Hugging Face
03-21 459
❝假设你现在有了数据，也搞到了预算，一切就绪，准备开始训练一个大模型，一显身手了，“一朝看尽长安花”似乎近在眼前 …… 且慢！训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单，看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助。近年来，语言模型越训越大已成为常态。大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究，但很少关注大模型训练技术这种背后的知识。本文旨在以 1760 亿参数的语言模型 BLOOM 为例，阐明训练此...
超大规模AI异构计算集群的设计和优化
百度智能云
10-11 2163
现在业界有一个很大的趋势是训练规模越来越大的模型。从GPT-3开始，模型已经被推到了千亿参数量的维度。从2020年到现在，各个厂商也在不断推出更大参数量的模型，比如OpenAI的GPT-3、Google的Switch Transformer，百度去年也先后提出了多个大模型，像ERNIE 3.0 Titan，它是全球最大的中文单体模型。如果将大模型和人脑对比，通常认为人脑中有861亿个神经元，每个神经元大概有7000多个突触，近似的做一个类比或代换，大概有60万亿的参数规模，约是GPT-3模型参数量的300多
敲重点！最全大模型训练合集！
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Kenji_Shinji的博客
06-24 1万+
如图所示，PS架构将计算节点分为server与worker，其中，worker用于执行网络模型的前向与反向计算。而server则对各个worker发回的梯度进行合并并更新模型参数，对深度学习模型参数中心化管理的方式，非常易于存储超大规模模型参数。但是随着模型网络越来越复杂，对算力要求越来越高，在数据量不变的情况下，单个GPU的计算时间是有差异的，并且网络带宽之间并不平衡，会存在部分GPU计算得比较快，部分GPU计算得比较慢。这个时候如果使用异步更新网络模型的参数，会导致优化器相关的参数更新出现错乱。而使用同
全网最全-超大模型+分布式训练架构和经典论文
朝闻道
02-24 2614
如何利用计算中心成千上百的AI加速芯片的集群，训练参数量超过百亿的大规模模型？并行计算是一种行之有效的方法，除了分布式并行计算相关的技术之外，其实在训练大模型的过程还会融合更多的技术，如新的算法模型架构和内存/计算优化技术等。 这篇文章梳理我们在大模型训练中使用到的相关技术点，主要分为三个方面来回顾现阶段使用多AI加速芯片训练大模型的主流方法。 1.**分布式并行加速：**并行训练主要分为数据并行、模型并行、流水线并行、张量并行四种并行方式，通过上述四种主要的分布式并行策略来作为大模型训练并行的主要策.
太极AngelPTM数据并行训练策略优化——Part1
m0_68969027的博客
06-06 2309
如何避免梯度累积的批量太大引入精度损失？如何支持万亿大模型的训练，引入模型并行的相关技术，包括ZeRO赋能的数据并行，流水并行，张量并行和专家并行？速戳>>
GPT-3难以复现，为什么说PyTorch走上了一条“大弯路”？
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来源：OneFlow 投稿责编：欧阳姝黎2020 年，最轰动的 AI 新闻莫过于 OpenAI 发布的 GPT-3 了。它的1750亿参数量及其在众多NLP任务上超过人类的出众表现让人们开...
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04-14 718
卷友们好，我是rumor。我直接好家伙。午休摸鱼时打开Arxiv看每日更新，一下就被闪瞎了。英伟达、斯坦福联合MSR，共同训出了10000亿参数的GPT，比1750亿的GPT3还高出了一个...
北大校友“炼丹”分享：OpenAI如何训练千亿级模型？
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10-06 469
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：AI科技评论 | 编译：琰琰大规模深度神经网络训练仍是一项艰巨的挑战，因为动辄百亿、千亿参数量的语言模型，需...
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09-30 1292
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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
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05-14 6661
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
adapter-transformers
02-17
### Adapter-Transformers Library Information #### Overview of Adapter-Tuning with Pre-Trained Models Adapter-tuning leverages pre-trained language models from model zoos like Hugging Face's Transformers library as a foundation. These libraries offer various utilities and functionalities that facilitate efficient adaptation of large-scale models without requiring extensive retraining or modification of the original architecture[^1]. #### Installation Process for Required Libraries To begin working with adapters, installing necessary packages is essential. Specifically, the `transformers` library must be installed since it supplies access to pre-trained models including BERT along with optimizers required for fine-tuning operations. ```bash !pip install transformers ``` This command installs all dependencies needed to work with adapter modules within Python environments[^2]. #### Parameter-Efficient Fine-Tuning Techniques Research on parameter-efficient methods has led to developments such as LLm-Adapters, an innovative approach introduced by researchers at multiple institutions. This technique allows developers to apply minimal changes—specifically through low-rank updates—to existing weights while maintaining performance gains during transfer learning tasks[^3]. #### Implementation Details Using Low-Rank Adaptation (LoRA) One notable implementation detail involves breaking down weight updates into two smaller matrices \( A \) and \( B \), where: - Matrix \( A \): Dimensions are \( d_{\text{model}} \times r \). - Matrix \( B \): Dimensions are \( r \times d_{\text{model}} \). Here, \( r \) represents rank size much lower than \( d_{\text{model}} \), leading to significant reductions in computational overhead when applying these adjustments compared to full matrix modifications[^4]. --related questions-- 1. What specific advantages does using adapter-based tuning have over traditional fine-tuning approaches? 2. How do different ranks affect the efficiency and effectiveness of LoRA implementations? 3. Can you explain how one might integrate custom adapters into their own projects built upon Transformer architectures? 4. Are there any particular challenges associated with deploying adapter-modified models in production settings?
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