13、数据与模型并行混合技术及联邦学习解析

数据与模型并行混合技术及联邦学习解析

1. 数据与模型并行混合技术

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，数据并行和模型并行是常用的技术。Megatron - LM和Mesh - TensorFlow是两种实现数据与模型并行混合的方案。

1.1 Megatron - LM

Megatron - LM可以将一个两层语言模型，通过层内分割和层间分割，高效地将单个模型分割到多个GPU上。假设我们有一个两层语言模型，在Megatron - LM中，根据两个模型分割维度，可以将这个两层模型分割到四个GPU上：
- 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]。

Megatron - LM以分层的方式将数据并行与模型并行相结合：
- 对于一台机器内的多个GPU，进行模型并行训练。
- 对于跨机器的情况，使用数据并行对不同输入批次进行并发训练。

以下是使用Megatron - LM的步骤：
1. 安装预训练检查点 ：

# Download checkpoints
# Terminal
wget --content-disposition \
    models/nvidia/megatron_lm_345m/ \
    versions/ \
    v0