megatron源码分析

已于 2024-12-13 09:12:45 修改
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分类专栏： CUDA和LLM通俗易懂技术站 文章标签： 人工智能 cuda
于 2024-12-09 17:33:35 首次发布
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一 基础知识

1.2 基本概念

1.2.1 intra-layer model parallel approach

intra-layer model parallel approach和inter-layer model parallel approach的区别。猛一看，这两个的中文翻译都是“层内模型并行方法”。其实它们是有区别的：

即，

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[细读经典]Megatron论文和代码详细分析(1)
强化学习曾小健
06-15 3448
作为一款支持multi-nodemulti-GPU的可以直接用来训练GPT3等世界上超大规模的自然语言模型的开源代码，Megatron值得被深入分析。Xianchao-Wu/Megatron-LM​github.com/Xianchao-Wu/Megatron-LM正在上传…重新上传取消除了上面的代码部分，我主要参照的是：ondemandrgt=yes正在上传…重新上传取消第一部分：意义何在？想玩转GPT3这样的超大规模模型。
[论文笔记] PAI-Megatron 源码解读之Mistral的滑动窗口sliding window
心宝的博客
01-29 1303
这里的目的是创建一个额外的掩码，以便在自注意力机制中只考虑每个位置附近的一定数量的位置，而不是所有之前的位置。: 通过从1减去上面创建的上三角矩阵，我们得到了一个下三角矩阵，其中对角线以上（不含对角线自身）是0，对角线及以下是1。这个矩阵将作为局部注意力的掩码，确保每个位置只能关注到它之前的。对角线以上的元素全部为1，对角线以下（含对角线自身）的元素为0。变成一个遵循滑动窗口限制的局部注意力掩码。在主函数中，这个掩码将被用来更新原来的全局因果掩码，通过将。）的开始对角线的索引。: 这里计算的是上三角矩阵（
Megatron-LM：万亿模型并行训练，经典必读论文
xx_nm98的博客
08-27 1517
大型语言模型在多个任务领域已展现出前所未有的高精度，但训练这些庞然大物却困难重重。首先，GPU内存容量有限，即便是多GPU集群也难以承载如此庞大的模型；其次，训练所需的海量计算资源，使得训练周期被无限拉长，变得不切实际。为了突破这些瓶颈，研究人员提出了张量并行、管道并行等先进的模型并行策略。然而，简单地将这些方法应用于数千个GPU的环境中，却容易遭遇扩展性难题，限制了其实际应用效果。在本研究中，我们巧妙地将张量并行、管道并行与数据并行三者融为一体，成功实现了在数千个GPU上的高效扩展。
[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础
罗西的思考
01-27 6690
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。
Megatron 技术总结
weixin_40426261的博客
06-07 1027
它利用 GPU 的计算能力和分布式训练技术，支持高效的模型并行和数据并行，解决了训练超大规模语言模型的性能和扩展性挑战。通过 Megatron，研究人员和工程师可以快速构建和训练大规模深度学习模型，推动自然语言处理和其他领域的技术发展。它旨在利用 GPU 的计算能力和分布式训练技术，解决训练超大规模语言模型（如 GPT-3、BERT 等）面临的挑战。利用 GPU 的计算能力和分布式训练技术，支持高效的模型并行和数据并行。提供灵活的模型配置和训练脚本，支持研究人员和开发者进行模型设计和实验。
Megatron-LM源码系列(一): 模型并行初始化
分享机器学习、深度学习、分布式计算、MLSys相关领域知识
07-01 4740
在本系列中，我们将探讨Megatron-LM的源代码。Megatron-LM是由Nvidia开发的一个大规模语言模型训练框架，它采用模型并行的方式实现分布式训练。在本篇文章中，我们将关注模型并行初始化的过程。
大语言模型框架-Megatron-LM源码分析
强化学习曾小健
07-12 2175
且可以使用低精度16bit的内核。张量并行分为行切和列切并行（指的是对输入矩阵切法），具体读者可以参考Megatron论文，其实现方式是继承实现Linear层，进而实现其中的并行策略，只需要替换模型中的Linear即可，后面我们也会看到MoE也是这种实现技巧。本文将针对，张量并行，流水并行，数据并行的实现展开源码分析。Megatron-LM是NVIDIA开源的大语言模型框架，是很多披露的大语言模型的训练使用的源头框架，很多公司基于其二次开发新的语言模型系统，例如Megatron-LM-DeepSpeed。
图解大模型系列之：Megatron源码解读1，分布式环境初始化
u013250861的博客
11-12 274
在阅读前，建议大家先掌握各种并行方式的理论知识。在阅读后，建议大家亲自阅读相关部分的源码细节，并阅读参考部分中推荐的tutorial。
Megatron-LM
AI生成式技术曾小健
05-24 1148
BioMegatron 具有与 Megatron-LM 相同的网络架构，但在不同的数据集 - PubMed 上进行了预训练，这是一个大型生物医学文本语料库，与原始 Megatron-LM 相比，它在生物医学下游任务中取得了更好的性能。预训练的 Megatron-LM (BERT) 可用于 NeMo/examples/nlp 的大多数 NLP 下游任务。Megatron-LM [NLP-MEGATRON1] 是由 NVIDIA 的应用深度学习研究团队开发的大型、强大的转换器。NeMo 中的模型并行。
跟代码执行流程，读Megatron源码（三）megatron训练脚本training.py之pretrain()
专注AI领域
07-22 1417
在Megatron-LM的代码仓中，megatron/training目录扮演着至关重要的角色，承载着模型训练流程的全面实现，涵盖训练逻辑的构建、训练参数的精密配置、训练数据的处理以及并行训练策略的优化部署。以下是对megatron/training目录主要代码文件的介绍：1. megatron/training/initialize.py：该文件通常包含初始化Megatron环境的函数，如设置CUDA设备、初始化分布式环境等。
Megatron-LM:正在进行的大规模研究培训变压器语言模型，包括
04-12
威震天（ 和 ）是由NVIDIA应用深度学习研究团队开发的大型，强大的变压器。 该存储库用于正在进行的大规模培训大型变压器语言模型的研究。 我们使用混合精度开发了高效的，模型并行的（张量和流水线）以及和多节点预训练。 以下是我们直接使用威震天的一些项目： 我们的代码库能够通过模型和数据并行性有效地训练非常大的（数千亿个参数）语言模型。 为了演示代码如何在多个GPU和模型大小下扩展，我们考虑从10亿到1万亿个参数的GPT模型。 所有模型使用的词汇量为51,200，序列长度为2048。我们改变隐藏的大小，注意头的数量和层数，以得出特定的模型尺寸。 随着模型尺寸的增加，我们也会适度地增加批量大小。 我们利用进行缩放研究，并为最大型号使用多达3072个 GPU。 下表显示了模型配置以及已实现的FLOP（每个GPU以及在所有GPU上的汇总）。 请注意，对FLOP进行了测量以进行端到端培训，即包括所
跟代码执行流程，读Megatron源码（五）megatron训练脚本training.py之setup_model_and_optimizer()配置模型和优化器
专注AI领域
07-23 1158
上文详细讲解了megatron初始化的详细过程，尤其重点分析了megatron分组的逻辑，本文将继续跟踪代码执行流程，分析pretrain()的第二个重要步骤：配置模型和优化器。
Accelerate 0.24.0文档 四：Megatron-LM
qq_56591814的博客
11-17 2115
张量并行（TP）：降低内存占用，减少节点内的通信量。每个张量被分割成多个部分，每个部分位于不同的GPU上。在每个步骤中，相同的小批量数据由每个部分独立并行处理，然后在所有GPU间进行同步（all-reduce操作）。在简单的Transformer层中，这导致前向路径有2次all-reduce操作，后向路径也有2次。详情请参阅研究论文和🤗博客文章中的部分。管道并行（PP）：通过管道并行降低内存占用并实现大规模训练。
Megatron 超大模型训练全流程解析
hello.reader
10-21 4734
Megatron是由NVIDIA推出的一个用于大规模训练深度学习模型的分布式框架，特别针对大语言模型（LLMs）进行了优化。其全名为，它提供了一套高效的工具和技术，用于训练数十亿甚至上千亿参数规模的模型。Megatron 通过创新的模型并行化和流水线并行化技术，解决了大规模语言模型训练中的计算瓶颈，使得在有限的 GPU 资源上训练超大模型成为可能。的架构设计旨在通过并行化技术实现对大规模语言模型的高效训练。Transformer 模型架构Megatron主要基于架构，尤其是在大规模语言模型中的应用。
详解MegatronLM序列模型并行训练(Sequence Parallel)
分享机器学习、深度学习、分布式计算、MLSys相关领域知识
07-10 1万+
MegatronLM的第三篇论文是2022年出的。在大模型训练过程中显存占用过大往往成为瓶颈，一般会通过recomputation重计算的方式降低显存占用，但会带来额外的计算代价。这篇论文提出了两种方法，分别是和，这两种方法和Tensor并行是可以相结合的，可以有效减少不必要的计算量。下图中绿色部分表示不同模型中需要用于保存activation需要的显存大小，蓝色部分表示不同模型中需要用于保存parameter和optimizer state需要的显存大小。红色线表示A100的显存大小80G。
Megatron + zero
热门推荐
weixin_42764932的博客
06-05 13万+
大模型并行优化
大模型训练框架Megatron原理系列转载
bbbeoy的专栏
06-20 6142
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。
Megatron 自然语言处理实战指南
weixin_41046245的博客
08-27 1101
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。
Megatron-LM源码系列(三)：详解Pipeline模型并行训练实现
分享机器学习、深度学习、分布式计算、MLSys相关领域知识
07-28 4035
在【Megatron-LM源码系列(二)：Tensor模型并行和Sequence模型并行训练】基础上增加了Pipeline模型并行训练的介绍，对于Pipeline模型并行思路可参考【详解MegatronLM流水线模型并行训练(Pipeline Parallel)】。pipeline并行中网络是按层的粒度进行纵向切分，在通信组通信上中在pipeline的不同stage中进行横向通信。
megatron和deepspeed
最新发布
01-03
相比之下，DeepSpeed 更容易与其他工具链兼容，因为它可以直接作为插件应用于现有的 PyTorch 训练脚本而无需大幅修改源码。此外，它也支持 ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) 技术用于进一步减少显存占用并提高吞吐...
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