Επισκόπηση
Ένας τρόπος για να χωρίσετε τα μαθηματικά μέσα σε ένα ενιαίο επίπεδο νευρωνικού δικτύου σε πολλές GPU, έτσι ώστε ένα μοντέλο πολύ μεγάλο για μία συσκευή να μπορεί να συνεχίσει να λειτουργεί. Έχει σημασία, επειδή τα μοντέλα συνόρων έχουν εκατοντάδες δισεκατομμύρια παραμέτρους που καμία GPU δεν μπορεί να κρατήσει ή να υπολογίσει αρκετά γρήγορα μόνη της.
Το Tensor Parallelism for Large Models είναι ένα τεχνικό δομικό στοιχείο που επηρεάζει την ποιότητα του μοντέλου, το κόστος υποδομής, τον λανθάνοντα χρόνο και την αξιοπιστία σε κλίμακα.
Βαθιά κατάδυση
Ο παραλληλισμός τανυστών (ονομάζεται επίσης παραλληλισμός μοντέλων εντός του επιπέδου) κατακερματίζει μεμονωμένους πίνακες βάρους σε όλες τις GPU αντί να τοποθετεί ολόκληρα επίπεδα σε ξεχωριστές συσκευές. Σε έναν μετασχηματιστή, οι πολλαπλασιασμοί μεγάλου πίνακα - προβολές προσοχής και MLP τροφοδοσίας - διαχωρίζονται: για παράδειγμα, ο πρώτος πίνακας βάρους του MLP διαιρείται με στήλες και ο δεύτερος κατά σειρές, έτσι κάθε GPU υπολογίζει ένα slice και μια μοναδική ολική μείωση συνδυάζει τα αποτελέσματα. Η προσοχή μοιράζεται μεταξύ των κεφαλών, με κάθε GPU να χειρίζεται ένα υποσύνολο. Επειδή κάθε GPU εκτελεί μέρος κάθε επιπέδου ταυτόχρονα, ο παραλληλισμός τανυστών μειώνει τη μνήμη ανά GPU και επιταχύνει τον υπολογισμό, αλλά απαιτεί συχνή επικοινωνία υψηλού εύρους ζώνης μεταξύ των GPU κάθε επιπέδου. Γι' αυτό συνήθως περιορίζεται σε έναν κόμβο που συνδέεται με το NVLink και συνδυάζεται με παραλληλισμό αγωγών και δεδομένων για πολύ μεγάλες εργασίες εκπαίδευσης και εξυπηρέτησης.
Τεχνική διορατικότητα
Το κόλπο, που διαδόθηκε από τη Megatron-LM, είναι η επιλογή διαστάσεων διαμερίσματος, ώστε η επικοινωνία να είναι ελάχιστη. Ο διαχωρισμός του πρώτου πίνακα MLP κατά στήλη επιτρέπει σε κάθε GPU να εφαρμόσει τη μη γραμμικότητα τοπικά χωρίς συγχρονισμό. Ο διαχωρισμός της δεύτερης σειράς κατά σειρά σημαίνει ότι οι έξοδοι χρειάζονται απλώς μια ολική μείωση για να αθροιστούν μερικά αποτελέσματα. Έτσι, κάθε στρώμα επιφέρει περίπου δύο ολομειώσεις (εμπρός) και δύο (πίσω). Επειδή αυτές οι συλλογικότητες συμβαίνουν σε κάθε επίπεδο, κυριαρχεί ο λανθάνουσα κατάσταση—έτσι ο παραλληλισμός τανυστών ζει πίσω από γρήγορες συνδέσεις εντός κόμβων όπως το NVLink και όχι πιο αργά δίκτυα μεταξύ κόμβων.
Mastering Tensor Parallelism for Large Models
Ένας τρόπος για να χωρίσετε τα μαθηματικά μέσα σε ένα ενιαίο επίπεδο νευρωνικού δικτύου σε πολλές GPU, έτσι ώστε ένα μοντέλο πολύ μεγάλο για μία συσκευή να μπορεί να συνεχίσει να λειτουργεί. Έχει σημασία, επειδή τα μοντέλα συνόρων έχουν εκατοντάδες δισεκατομμύρια παραμέτρους που καμία GPU δεν μπορεί να κρατήσει ή να υπολογίσει αρκετά γρήγορα μόνη της. Το Tensor Parallelism for Large Models είναι ένα τεχνικό δομικό στοιχείο που επηρεάζει την ποιότητα του μοντέλου, το κόστος υποδομής, τον λανθάνοντα χρόνο και την αξιοπιστία σε κλίμακα. Για να δημιουργήσετε βαθιά κατανόηση, αντιμετωπίστε το Tensor Parallelism for Large Models ως λειτουργικό μοντέλο, όχι ως ένα μεμονωμένο χαρακτηριστικό: ορίστε τα επιθυμητά αποτελέσματα, διευκρινίστε τις υποθέσεις και διαχωρίστε τι μπορεί να κάνει το σύστημα αξιόπιστα από αυτό που απαιτεί ακόμα την κρίση των ειδικών.
Στην πράξη, ισχυρές ομάδες που χρησιμοποιούν τον παραλληλισμό τανυστών για μεγάλα μοντέλα βελτιστοποιούν τις επιλογές αρχιτεκτονικής, δεδομένων και υποδομής έναντι της αξιοπιστίας και του κόστους. Τεκμηριώνουν ρητά κριτήρια επιτυχίας, δοκιμάζουν με ρεαλιστικά δεδομένα και ροές εργασίας και επαναλαμβάνουν με βάση τα παρατηρούμενα μοτίβα αποτυχίας και όχι τις εφάπαξ νίκες αναφοράς. Αυτό είναι όπου η θεωρητική κατανόηση μετατρέπεται σε ανθεκτική ικανότητα σε όλα τα προϊόντα, την πολιτική και τις λειτουργίες.
Οι αποφάσεις για την αρχιτεκτονική καθορίζουν την απόδοση και το λειτουργικό κόστος για χρόνια. Ταυτόχρονα, η Βελτιστοποίηση ενός σημείου αναφοράς μπορεί να κρύψει ευρύτερες αδυναμίες του συστήματος. Η πιο ανθεκτική προσέγγιση είναι ο συνδυασμός της ταχύτητας πειραματισμού με την πειθαρχία διακυβέρνησης: εκτέλεση πιλότων, λήψη στοιχείων, δημοσίευση αρχείων καταγραφής αποφάσεων και συνεχής ενημέρωση των διασφαλίσεων καθώς εξελίσσονται η συμπεριφορά του μοντέλου, οι προσδοκίες των χρηστών και οι ρυθμιστικές απαιτήσεις.
Στρατηγικός αντίκτυπος
Οι αποφάσεις για την αρχιτεκτονική καθορίζουν την απόδοση και το λειτουργικό κόστος για χρόνια.
Οι αποφάσεις για την αρχιτεκτονική καθορίζουν την απόδοση και το λειτουργικό κόστος για χρόνια. Σε αναπτύξεις υψηλής ποιότητας, αυτό μεταφράζεται σε μετρήσιμους κανόνες λειτουργίας, όρια ιδιοκτησίας και επαναλαμβανόμενα τελετουργικά ελέγχου, ώστε οι ομάδες να μπορούν να κλιμακώνουν την εμπιστοσύνη αντί να κλιμακώνουν την ασάφεια.
Η τεχνική εκπαίδευση βοηθά τις ομάδες να επιλέξουν τη σωστή στοίβα, όχι μόνο τη νεότερη.
Η τεχνική εκπαίδευση βοηθά τις ομάδες να επιλέξουν τη σωστή στοίβα, όχι μόνο τη νεότερη. Σε αναπτύξεις υψηλής ποιότητας, αυτό μεταφράζεται σε μετρήσιμους κανόνες λειτουργίας, όρια ιδιοκτησίας και επαναλαμβανόμενα τελετουργικά ελέγχου, ώστε οι ομάδες να μπορούν να κλιμακώνουν την εμπιστοσύνη αντί να κλιμακώνουν την ασάφεια.
Οι καλύτερες επιλογές μηχανικής μειώνουν τα περιστατικά αξιοπιστίας στην παραγωγή.
Οι καλύτερες επιλογές μηχανικής μειώνουν τα περιστατικά αξιοπιστίας στην παραγωγή. Σε αναπτύξεις υψηλής ποιότητας, αυτό μεταφράζεται σε μετρήσιμους κανόνες λειτουργίας, όρια ιδιοκτησίας και επαναλαμβανόμενα τελετουργικά ελέγχου, ώστε οι ομάδες να μπορούν να κλιμακώνουν την εμπιστοσύνη αντί να κλιμακώνουν την ασάφεια.
Υλοποίηση σε πραγματικό κόσμο
Εκπαίδευση ενός μοντέλου παραμέτρων 175B, μοιράζοντας τους πίνακες βάρους κάθε επιπέδου σε 8 GPU σε έναν κόμβο συνδεδεμένο με NVLink χρησιμοποιώντας Megatron-LM.
Εξυπηρέτηση ενός μοντέλου συνομιλίας παραμέτρων 70B σε vLLM με tensor_parallel_size=4, ώστε τα βάρη να χωρούν σε τέσσερις GPU και να ανταποκρίνονται σε πραγματικό χρόνο.
Διαχωρίζοντας την προσοχή του μετασχηματιστή σε όλες τις GPU, έτσι ώστε κάθε συσκευή να υπολογίζει ένα υποσύνολο και στη συνέχεια να συνενώνει τις εξόδους για το επόμενο επίπεδο.
Συνδυασμός παραλληλισμού τανυστών εντός κόμβων και παραλληλισμού αγωγών μεταξύ κόμβων για εκπαίδευση μοντέλων τρισεκατομμυρίων παραμέτρων σε μεγάλα συμπλέγματα GPU.
Πρότυπα Υλοποίησης
Παραλληλισμός τανυστών για μεγάλα μοντέλα στην πράξη
Εκπαίδευση ενός μοντέλου παραμέτρων 175B, μοιράζοντας τους πίνακες βάρους κάθε επιπέδου σε 8 GPU σε έναν κόμβο συνδεδεμένο με NVLink χρησιμοποιώντας Megatron-LM.
Η εκπαίδευση ενός μοντέλου παραμέτρων 175B κατανέμοντας τους πίνακες βάρους κάθε επιπέδου σε 8 GPU σε έναν κόμβο συνδεδεμένο με NVLink χρησιμοποιώντας ομάδες Megatron-LM συνήθως έχει καλύτερα αποτελέσματα όταν ορίζουν κατώφλια ποιότητας εκ των προτέρων, διατηρούν μια ανθρώπινη διαδρομή κλιμάκωσης για περιπτώσεις αιχμής και παρακολουθούν τόσο τα κέρδη παραγωγικότητας όσο και το κόστος σφαλμάτων με την πάροδο του χρόνου.
Παραλληλισμός τανυστών για μεγάλα μοντέλα στην πράξη
Εξυπηρέτηση ενός μοντέλου συνομιλίας παραμέτρων 70B σε vLLM με tensor_parallel_size=4, ώστε τα βάρη να χωρούν σε τέσσερις GPU και να ανταποκρίνονται σε πραγματικό χρόνο.
Εξυπηρέτηση ενός μοντέλου συνομιλίας παραμέτρων 70 Β σε vLLM με tensor_parallel_size=4, ώστε τα βάρη να χωρούν σε τέσσερις GPU και να ανταποκρίνονται σε πραγματικό χρόνο.
Παραλληλισμός τανυστών για μεγάλα μοντέλα στην πράξη
Διαχωρίζοντας την προσοχή του μετασχηματιστή σε όλες τις GPU, έτσι ώστε κάθε συσκευή να υπολογίζει ένα υποσύνολο και στη συνέχεια να συνενώνει τις εξόδους για το επόμενο επίπεδο.
Διαχωρίζοντας την προσοχή του μετασχηματιστή σε όλες τις GPU, ώστε κάθε συσκευή να υπολογίζει ένα υποσύνολο και μετά να συνενώνει τις εξόδους για το επόμενο επίπεδο.
Παραλληλισμός τανυστών για μεγάλα μοντέλα στην πράξη
Συνδυασμός παραλληλισμού τανυστών εντός κόμβων και παραλληλισμού αγωγών μεταξύ κόμβων για εκπαίδευση μοντέλων τρισεκατομμυρίων παραμέτρων σε μεγάλα συμπλέγματα GPU.
Συνδυασμός παραλληλισμού τανυστών μέσα σε κόμβους και παραλληλισμού αγωγών μεταξύ κόμβων για εκπαίδευση μοντέλων τρισεκατομμυρίων παραμέτρων σε μεγάλα συμπλέγματα GPU.
Κίνδυνοι & προστατευτικά κιγκλιδώματα
Η βελτιστοποίηση ενός σημείου αναφοράς μπορεί να κρύψει ευρύτερες αδυναμίες του συστήματος.
Το κόστος υποδομής και συντήρησης συχνά υποτιμάται.
Τα κενά ασφάλειας και παρατηρητικότητας μπορούν να αυξηθούν καθώς τα συστήματα γίνονται πιο πολύπλοκα.
Οδικός Χάρτης Εφαρμογής
Καθορίστε τους στόχους καθυστέρησης, ποιότητας και κόστους πριν από την εφαρμογή.
Καθορίστε τους στόχους καθυστέρησης, ποιότητας και κόστους πριν από την εφαρμογή. Αντιμετωπίστε κάθε βήμα ως πύλη αποδείξεων: εάν δεν πληρούνται τα κριτήρια, σταματήστε την κυκλοφορία, κλείστε το κενό και μόνο τότε επεκτείνετε τη χρήση.
Σημείο αναφοράς υπό ρεαλιστικές συνθήκες φορτίου και δεδομένων.
Σημείο αναφοράς υπό ρεαλιστικές συνθήκες φορτίου και δεδομένων. Αντιμετωπίστε κάθε βήμα ως πύλη αποδείξεων: εάν δεν πληρούνται τα κριτήρια, σταματήστε την κυκλοφορία, κλείστε το κενό και μόνο τότε επεκτείνετε τη χρήση.
Παρακολούθηση οργάνου για σφάλματα, μετατόπιση και επιπτώσεις από τον χρήστη.
Παρακολούθηση οργάνου για σφάλματα, μετατόπιση και επιπτώσεις από τον χρήστη. Αντιμετωπίστε κάθε βήμα ως πύλη αποδείξεων: εάν δεν πληρούνται τα κριτήρια, σταματήστε την κυκλοφορία, κλείστε το κενό και μόνο τότε επεκτείνετε τη χρήση.
Προετοιμάστε διαδρομές επαναφοράς και απόκρισης συμβάντος πριν την κλιμάκωση.
Προετοιμάστε διαδρομές επαναφοράς και απόκρισης συμβάντος πριν την κλιμάκωση. Αντιμετωπίστε κάθε βήμα ως πύλη αποδείξεων: εάν δεν πληρούνται τα κριτήρια, σταματήστε την κυκλοφορία, κλείστε το κενό και μόνο τότε επεκτείνετε τη χρήση.