सिंहावलोकन
डीपस्पीड (Microsoft) और मेगेट्रॉन-एलएम (NVIDIA) सॉफ्टवेयर स्टैक हैं जो हजारों जीपीयू में अरबों मापदंडों के साथ प्रशिक्षण मॉडल को वास्तव में संभव बनाते हैं। उनके बिना, आज के सीमांत मॉडल स्मृति में फिट नहीं हो सकते या उचित समय में प्रशिक्षण पूरा नहीं कर सकते।
डीपस्पीड और मेगेट्रॉन ट्रेनिंग स्टैक एक तकनीकी बिल्डिंग ब्लॉक है जो मॉडल की गुणवत्ता, बुनियादी ढांचे की लागत, विलंबता और बड़े पैमाने पर विश्वसनीयता को प्रभावित करता है।
गहरा गोता
एक जीपीयू पर एक बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करना असंभव है क्योंकि वजन, ग्रेडिएंट और ऑप्टिमाइज़र स्थिति फिट नहीं होती हैं। ये स्टैक कार्य को कई GPU में विभाजित करते हैं। मेगेट्रॉन-एलएम ने टेन्सर समानता का बीड़ा उठाया, जीपीयू में प्रत्येक परत के अंदर अलग-अलग मैट्रिक्स गुणन को स्लाइस किया, साथ ही पाइपलाइन समानता, जो विभिन्न जीपीयू पर अलग-अलग परतें डालती है। डीपस्पीड का हस्ताक्षर योगदान ज़ीरो (ज़ीरो रिडंडेंसी ऑप्टिमाइज़र) है, जो ऑप्टिमाइज़र राज्यों, ग्रेडिएंट्स और मापदंडों को प्रतिकृति बनाने के बजाय जीपीयू में विभाजित करता है, प्रति-जीपीयू मेमोरी को नाटकीय रूप से काटता है। ब्लूम-176बी और मेगेट्रॉन-ट्यूरिंग एनएलजी जैसे मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए दोनों को अक्सर संयुक्त (मेगेट्रॉन-डीपस्पीड) किया जाता है। वे सीपीयू या एनवीएमई में मिश्रित-परिशुद्धता, सक्रियण चेकपॉइंटिंग और ऑफलोडिंग भी जोड़ते हैं, इसलिए विशाल मॉडल सीमित हार्डवेयर पर प्रशिक्षित होते हैं।
तकनीकी अंतर्दृष्टि
ज़ीरो में मेमोरी सेविंग बढ़ाने के तीन चरण हैं: स्टेज 1 शार्प ऑप्टिमाइज़र स्टेट्स, स्टेज 2 भी ग्रेडिएंट्स को शार्प करता है, और स्टेज 3 पैरामीटर्स को स्वयं शार्प करता है, उन्हें आगे और पीछे के पास के दौरान मांग पर इकट्ठा करता है। टेंसर पैरेललिज्म (इंट्रा-लेयर) और पाइपलाइन पैरेललिज्म (इंटर-लेयर) के साथ मिलकर, यह '3डी पैरेललिज्म' बनाता है। मुख्य तनाव संचार ओवरहेड है: प्रत्येक शार्ड स्प्लिट GPU-से-GPU ट्रैफ़िक जोड़ता है, इसलिए इंजीनियर तेज़ NVLink और InfiniBand लिंक को संतृप्त रखने के लिए स्प्लिट को ट्यून करते हैं।
डीपस्पीड और मेगेट्रॉन ट्रेनिंग स्टैक में महारत हासिल करना
डीपस्पीड (Microsoft) और मेगेट्रॉन-एलएम (NVIDIA) सॉफ्टवेयर स्टैक हैं जो हजारों जीपीयू में अरबों मापदंडों के साथ प्रशिक्षण मॉडल को वास्तव में संभव बनाते हैं। उनके बिना, आज के सीमांत मॉडल स्मृति में फिट नहीं हो सकते या उचित समय में प्रशिक्षण पूरा नहीं कर सकते। डीपस्पीड और मेगेट्रॉन ट्रेनिंग स्टैक एक तकनीकी बिल्डिंग ब्लॉक है जो मॉडल की गुणवत्ता, बुनियादी ढांचे की लागत, विलंबता और बड़े पैमाने पर विश्वसनीयता को प्रभावित करता है। गहरी समझ बनाने के लिए, डीपस्पीड और मेगेट्रॉन ट्रेनिंग स्टैक्स को एक ऑपरेटिंग मॉडल के रूप में मानें, न कि एक विशेषता के रूप में: वांछित परिणामों को परिभाषित करें, मान्यताओं को स्पष्ट करें, और जो सिस्टम विश्वसनीय रूप से कर सकता है उसे अलग करें जिसके लिए अभी भी विशेषज्ञ निर्णय की आवश्यकता है।
व्यवहार में, डीपस्पीड और मेगेट्रॉन ट्रेनिंग स्टैक्स का उपयोग करने वाली मजबूत टीमें विश्वसनीयता और लागत के मुकाबले वास्तुकला, डेटा और बुनियादी ढांचे के विकल्पों का अनुकूलन करती हैं। वे स्पष्ट सफलता मानदंडों का दस्तावेजीकरण करते हैं, यथार्थवादी डेटा और वर्कफ़्लो के विरुद्ध परीक्षण करते हैं, और एक बार की बेंचमार्क जीत के बजाय देखे गए विफलता पैटर्न के आधार पर पुनरावृत्ति करते हैं। यहीं पर सैद्धांतिक समझ उत्पाद, नीति और संचालन में टिकाऊ क्षमता में बदल जाती है।
वास्तुकला संबंधी निर्णय वर्षों तक प्रदर्शन और परिचालन लागत को संचालित करते हैं। साथ ही, एक बेंचमार्क को अनुकूलित करने से व्यापक सिस्टम कमजोरियों को छुपाया जा सकता है। सबसे लचीला दृष्टिकोण प्रयोग की गति को शासन अनुशासन के साथ जोड़ना है: पायलट चलाना, साक्ष्य प्राप्त करना, निर्णय लॉग प्रकाशित करना, और मॉडल व्यवहार, उपयोगकर्ता अपेक्षाओं और नियामक आवश्यकताओं के विकसित होने पर सुरक्षा उपायों को लगातार अपडेट करना।
सामरिक प्रभाव
वास्तुकला संबंधी निर्णय वर्षों तक प्रदर्शन और परिचालन लागत को संचालित करते हैं।
वास्तुकला संबंधी निर्णय वर्षों तक प्रदर्शन और परिचालन लागत को संचालित करते हैं। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।
तकनीकी शिक्षा टीमों को सही स्टैक चुनने में मदद करती है, न कि केवल नवीनतम स्टैक चुनने में।
तकनीकी शिक्षा टीमों को सही स्टैक चुनने में मदद करती है, न कि केवल नवीनतम स्टैक चुनने में। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।
बेहतर इंजीनियरिंग विकल्प उत्पादन में विश्वसनीयता की घटनाओं को कम करते हैं।
बेहतर इंजीनियरिंग विकल्प उत्पादन में विश्वसनीयता की घटनाओं को कम करते हैं। उच्च-गुणवत्ता वाली तैनाती में, इसे मापने योग्य संचालन नियमों, स्वामित्व सीमाओं और आवर्ती समीक्षा अनुष्ठानों में अनुवादित किया जाता है ताकि टीमें अस्पष्टता को मापने के बजाय आत्मविश्वास को बढ़ा सकें।
वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
सैकड़ों जीपीयू में संयुक्त मेगेट्रॉन-डीपस्पीड स्टैक का उपयोग करके खुले बहुभाषी BLOOM-176B मॉडल का प्रशिक्षण।
Microsoft और NVIDIA 3D समानता के साथ 530-बिलियन-पैरामीटर मेगेट्रॉन-ट्यूरिंग NLG मॉडल का प्रशिक्षण दे रहे हैं।
ज़ीरो-ऑफलोड शोधकर्ताओं को सीपीयू रैम में ऑप्टिमाइज़र राज्यों को फैलाकर एकल वर्कस्टेशन जीपीयू पर मल्टी-बिलियन-पैरामीटर मॉडल को ठीक करने की सुविधा देता है।
उन सभी को संग्रहीत करने के बजाय सक्रियणों की पुनः गणना करके लंबी संदर्भ विंडो को फिट करने के लिए इन स्टैक में सक्रियण चेकपॉइंटिंग का उपयोग करना।
कार्यान्वयन पैटर्न
डीपस्पीड और मेगेट्रॉन ट्रेनिंग स्टैक अभ्यास में
सैकड़ों जीपीयू में संयुक्त मेगेट्रॉन-डीपस्पीड स्टैक का उपयोग करके खुले बहुभाषी BLOOM-176B मॉडल का प्रशिक्षण।
सैकड़ों जीपीयू में संयुक्त मेगेट्रॉन-डीपस्पीड स्टैक का उपयोग करके खुले बहुभाषी BLOOM-176B मॉडल का प्रशिक्षण टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
डीपस्पीड और मेगेट्रॉन ट्रेनिंग स्टैक अभ्यास में
Microsoft और NVIDIA 3D समानता के साथ 530-बिलियन-पैरामीटर मेगेट्रॉन-ट्यूरिंग NLG मॉडल का प्रशिक्षण दे रहे हैं।
Microsoft और NVIDIA 3D समानता के साथ 530-बिलियन-पैरामीटर मेगेट्रॉन-ट्यूरिंग NLG मॉडल का प्रशिक्षण कर रहे हैं। टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
डीपस्पीड और मेगेट्रॉन ट्रेनिंग स्टैक अभ्यास में
ज़ीरो-ऑफलोड शोधकर्ताओं को सीपीयू रैम में ऑप्टिमाइज़र राज्यों को फैलाकर एकल वर्कस्टेशन जीपीयू पर मल्टी-बिलियन-पैरामीटर मॉडल को ठीक करने की सुविधा देता है।
ज़ीरो-ऑफलोड शोधकर्ताओं को सीपीयू रैम में ऑप्टिमाइज़र राज्यों को फैलाकर एकल वर्कस्टेशन जीपीयू पर मल्टी-बिलियन-पैरामीटर मॉडल को ठीक करने देता है। टीमों को आमतौर पर बेहतर परिणाम मिलते हैं जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
डीपस्पीड और मेगेट्रॉन ट्रेनिंग स्टैक अभ्यास में
उन सभी को संग्रहीत करने के बजाय सक्रियणों की पुनः गणना करके लंबी संदर्भ विंडो को फिट करने के लिए इन स्टैक में सक्रियण चेकपॉइंटिंग का उपयोग करना।
सभी टीमों को संग्रहीत करने के बजाय सक्रियणों की पुनर्गणना करके लंबी संदर्भ विंडो को फिट करने के लिए इन स्टैक में सक्रियण चेकपॉइंटिंग का उपयोग करना आमतौर पर बेहतर परिणाम प्राप्त करता है जब वे गुणवत्ता सीमा को सामने से परिभाषित करते हैं, किनारे के मामलों के लिए एक मानव वृद्धि पथ रखते हैं, और समय के साथ उत्पादकता लाभ और त्रुटि लागत दोनों को ट्रैक करते हैं।
जोखिम और रेलिंग
एक बेंचमार्क को अनुकूलित करने से व्यापक सिस्टम कमजोरियों को छुपाया जा सकता है।
बुनियादी ढांचे और रखरखाव की लागत को अक्सर कम करके आंका जाता है।
जैसे-जैसे सिस्टम अधिक जटिल होते जाएंगे सुरक्षा और अवलोकन संबंधी अंतराल बढ़ सकते हैं।
कार्यान्वयन रोडमैप
कार्यान्वयन से पहले विलंबता, गुणवत्ता और लागत लक्ष्य परिभाषित करें।
कार्यान्वयन से पहले विलंबता, गुणवत्ता और लागत लक्ष्य परिभाषित करें। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।
यथार्थवादी लोड और डेटा स्थितियों के तहत बेंचमार्क।
यथार्थवादी लोड और डेटा स्थितियों के तहत बेंचमार्क। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।
त्रुटियों, बहाव और उपयोगकर्ता प्रभाव के लिए उपकरण निगरानी।
त्रुटियों, बहाव और उपयोगकर्ता प्रभाव के लिए उपकरण निगरानी। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।
स्केलिंग से पहले रोलबैक और घटना प्रतिक्रिया पथ तैयार करें।
स्केलिंग से पहले रोलबैक और घटना प्रतिक्रिया पथ तैयार करें। प्रत्येक चरण को एक साक्ष्य द्वार के रूप में मानें: यदि मानदंड पूरे नहीं होते हैं, तो रोलआउट रोकें, अंतर को बंद करें, और उसके बाद ही उपयोग का विस्तार करें।