Преглед
Начин за разделяне на математиката вътре в един слой невронна мрежа между множество графични процесори, така че модел, който е твърде голям за едно устройство, все още да може да работи. Има значение, защото граничните модели имат стотици милиарди параметри, които нито един GPU не може да поддържа или да изчисли достатъчно бързо сам.
Тензорният паралелизъм за големи модели е технически градивен елемент, който влияе върху качеството на модела, цената на инфраструктурата, латентността и надеждността в мащаб.
Дълбоко гмуркане
Тензорният паралелизъм (наричан още паралелизъм на вътрешнослоевия модел) разделя индивидуалните тегловни матрици в GPU, вместо да поставя цели слоеве на отделни устройства. В трансформатор, големите матрични умножения – проекциите на вниманието и MLP с подаване напред – са разделени: например първата тегловна матрица на MLP е разделена на колони, а втората на редове, така че всеки графичен процесор изчислява секция и едно цялостно намаляване комбинира резултатите. Вниманието е разделено между главите, като всеки GPU обработва подмножество. Тъй като всеки GPU изпълнява част от всеки слой едновременно, тензорният паралелизъм намалява паметта на GPU и ускорява изчисленията, но изисква честа комуникация с висока честотна лента между GPU на всеки слой. Ето защо обикновено се ограничава в рамките на възел, свързан от NVLink, и се комбинира с конвейер и паралелизъм на данни за много големи задачи за обучение и обслужване.
Техническа информация
Номерът, популяризиран от Megatron-LM, е изборът на размери на дяла, така че комуникацията да е минимална. Разделянето на първата MLP матрица по колони позволява на всеки GPU да прилага нелинейността локално без синхронизация; разделянето на втория ред означава, че изходите просто се нуждаят от едно цялостно намаляване, за да сумират частични резултати. По този начин всеки слой включва приблизително две всички редукции (напред) и две (назад). Тъй като тези колективи се случват на всеки слой, латентността доминира - така че паралелизмът на тензорите живее зад бързи връзки между възли като NVLink, а не по-бавни мрежи между възли.
Овладяване на тензорния паралелизъм за големи модели
Начин за разделяне на математиката вътре в един слой невронна мрежа между множество графични процесори, така че модел, който е твърде голям за едно устройство, все още да може да работи. Има значение, защото граничните модели имат стотици милиарди параметри, които нито един GPU не може да поддържа или да изчисли достатъчно бързо сам. Тензорният паралелизъм за големи модели е технически градивен елемент, който влияе върху качеството на модела, цената на инфраструктурата, латентността и надеждността в мащаб. За да изградите дълбоко разбиране, третирайте тензорния паралелизъм за големи модели като оперативен модел, а не като отделна характеристика: дефинирайте желаните резултати, изяснете предположенията и отделете това, което системата може да направи надеждно, от това, което все още изисква експертна преценка.
На практика силни екипи, използващи тензорен паралелизъм за големи модели, оптимизират избора на архитектура, данни и инфраструктура срещу надеждност и цена. Те документират изрични критерии за успех, тестват срещу реалистични данни и работни потоци и повтарят въз основа на наблюдавани модели на неуспех, а не на еднократни победи в бенчмарка. Това е мястото, където теоретичното разбиране се превръща в трайна способност за продукти, политики и операции.
Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години. В същото време оптимизирането на един бенчмарк може да скрие по-широки системни слабости. Най-устойчивият подход е да се комбинира скоростта на експериментиране с дисциплината на управление: стартирайте пилотни проекти, събирайте доказателства, публикувайте регистрационни файлове за решения и непрекъснато актуализирайте предпазните мерки, докато поведението на модела, очакванията на потребителите и регулаторните изисквания се развиват.
Стратегическо въздействие
Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години.
Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия.
Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството.
По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Внедряване в реалния свят
Обучение на модел със 175B параметър чрез разделяне на тегловните матрици на всеки слой в 8 GPU в един свързан с NVLink възел с помощта на Megatron-LM.
Обслужване на модел за чат със 70B параметър във vLLM с tensor_parallel_size=4, така че теглата да пасват на четири GPU и да отговарят в реално време.
Разделянето на вниманието на трансформатора се насочва към GPU, така че всяко устройство изчислява подмножество, след което обединява изходите за следващия слой.
Комбиниране на тензорен паралелизъм в рамките на възли и паралелизъм на тръбопроводи между възли за обучение на модели с трилиони параметри на големи GPU клъстери.
Модели на изпълнение
Тензорен паралелизъм за големи модели на практика
Обучение на модел със 175B параметър чрез разделяне на тегловните матрици на всеки слой в 8 GPU в един свързан с NVLink възел с помощта на Megatron-LM.
Обучение на 175B-параметър модел чрез разделяне на тегловните матрици на всеки слой в 8 графични процесора в един свързан с NVLink възел с помощта на Megatron-LM Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират прагове за качество предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Тензорен паралелизъм за големи модели на практика
Обслужване на модел за чат със 70B параметър във vLLM с tensor_parallel_size=4, така че теглата да пасват на четири GPU и да отговарят в реално време.
Обслужване на модел за чат със 70B параметър във vLLM с tensor_parallel_size=4, така че теглата да пасват на четири графични процесора и да реагират в реално време Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират прагове за качество предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Тензорен паралелизъм за големи модели на практика
Разделянето на вниманието на трансформатора се насочва към GPU, така че всяко устройство изчислява подмножество, след което обединява изходите за следващия слой.
Разделяне на вниманието на трансформатора между графичните процесори, така че всяко устройство изчислява подмножество, след това свързване на изходите за следващия слой Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират прагове за качество отпред, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Тензорен паралелизъм за големи модели на практика
Комбиниране на тензорен паралелизъм в рамките на възли и паралелизъм на тръбопроводи между възли за обучение на модели с трилиони параметри на големи GPU клъстери.
Комбиниране на тензорен паралелизъм в рамките на възли и паралелизъм на тръбопроводи между възли за обучение на модели с трилиони параметри на големи GPU клъстери Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират прагове за качество предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Рискове и предпазни огради
Оптимизирането на един бенчмарк може да скрие по-широки системни слабости.
Разходите за инфраструктура и поддръжка често се подценяват.
Пропуските в сигурността и видимостта могат да нарастват, когато системите стават по-сложни.
Пътна карта за изпълнение
Определете целите за латентност, качество и разходи преди внедряването.
Определете целите за латентност, качество и разходи преди внедряването. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Бенчмарк при реалистични условия на натоварване и данни.
Бенчмарк при реалистични условия на натоварване и данни. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Мониторинг на инструмента за грешки, отклонение и въздействие върху потребителя.
Мониторинг на инструмента за грешки, отклонение и въздействие върху потребителя. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Подгответе пътеките за връщане назад и реакция на инцидент преди мащабиране.
Подгответе пътеките за връщане назад и реакция на инцидент преди мащабиране. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.