सिंहावलोकन
जब कोई मॉडल एक जीपीयू पर फिट होने के लिए बहुत बड़ा होता है, तो मॉडल और पाइपलाइन समानता मॉडल को सभी डिवाइसों में विभाजित कर देती है। यही वह चीज़ है जो सैकड़ों अरब मापदंडों के साथ विशाल भाषा मॉडल का प्रशिक्षण भौतिक रूप से संभव बनाती है।
मॉडल और पाइपलाइन समानांतरवाद एक तकनीकी बिल्डिंग ब्लॉक है जो बड़े पैमाने पर मॉडल की गुणवत्ता, बुनियादी ढांचे की लागत, विलंबता और विश्वसनीयता को प्रभावित करता है।
गहरा गोता
मॉडल समानता एक एकल मॉडल को कई जीपीयू में विभाजित करती है, इसलिए किसी एक डिवाइस को सभी भार रखने की आवश्यकता नहीं होती है। दो मुख्य स्वाद हैं. टेन्सर (इंट्रा-लेयर) समानता एक परत के अंदर गणित को विभाजित करती है, जैसे कि जीपीयू में एक बड़े मैट्रिक्स गुणन को काटना जो आउटपुट के प्रत्येक भाग की गणना करता है। पाइपलाइन (इंटर-लेयर) समानता अलग-अलग जीपीयू को अलग-अलग लगातार परतें प्रदान करती है, इसलिए लेयर ब्लॉक 1 जीपीयू 0 पर रहता है, ब्लॉक 2 जीपीयू 1 पर रहता है, और इसी तरह, सक्रियता एक असेंबली लाइन की तरह आगे बढ़ती है। सरल पाइपलाइनिंग के साथ चुनौती 'बबल' है: जबकि GPU 0 पहले बैच पर काम करता है, डाउनस्ट्रीम GPU निष्क्रिय रहता है। पाइपलाइनिंग प्रत्येक बैच को माइक्रो-बैचों में विभाजित करती है ताकि सभी चरण व्यस्त रहें, नाटकीय रूप से उपयोग में सुधार हो।
तकनीकी अंतर्दृष्टि
टेन्सर समांतरता (एनवीआईडीआईए मेगेट्रॉन-एलएम में) वजन मैट्रिक्स को कॉलम- या पंक्ति-वार विभाजित करता है और आंशिक परिणामों को पुन: संयोजित करने के लिए ऑल-रिड्यूस का उपयोग करता है, संचार को तेज़ एनवीलिंक नोड के अंदर रखता है। पाइपलाइन समानता (GPipe, PipeDream) बैच को माइक्रो-बैचों में विभाजित करती है जो एक क्रमबद्ध शेड्यूल में चरणों के माध्यम से बहती है, निष्क्रिय 'बबल' समय को सिकोड़ती है। दोनों को अक्सर एक साथ स्तरित किया जाता है, एक नोड के भीतर टेंसर समानता और नोड्स में पाइपलाइन समानता।
मॉडल और पाइपलाइन समानता में महारत हासिल करना
जब कोई मॉडल एक जीपीयू पर फिट होने के लिए बहुत बड़ा होता है, तो मॉडल और पाइपलाइन समानता मॉडल को सभी डिवाइसों में विभाजित कर देती है। यही वह चीज़ है जो सैकड़ों अरब मापदंडों के साथ विशाल भाषा मॉडल का प्रशिक्षण भौतिक रूप से संभव बनाती है। मॉडल और पाइपलाइन समानांतरवाद एक तकनीकी बिल्डिंग ब्लॉक है जो बड़े पैमाने पर मॉडल की गुणवत्ता, बुनियादी ढांचे की लागत, विलंबता और विश्वसनीयता को प्रभावित करता है। गहरी समझ बनाने के लिए, मॉडल और पाइपलाइन समानांतरवाद 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, मॉडल और पाइपलाइन समानांतरवाद 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
NVIDIA मेगेट्रॉन-एलएम के साथ जीपीटी-शैली मॉडल का प्रशिक्षण, जो टेंसर समानता के माध्यम से प्रत्येक ट्रांसफार्मर परत के ध्यान और जीपीयू में फीड-फॉरवर्ड मैट्रिसेस को विभाजित करता है।
एक विशाल दृष्टि या भाषा मॉडल की विभिन्न परतों को अलग-अलग त्वरक पर रखने के लिए GPipe का उपयोग करना, जबकि माइक्रो-बैचिंग उन्हें व्यस्त रखती है।
डीपस्पीड का पाइपलाइन इंजन एक बहु-सौ-अरब-पैरामीटर मॉडल को कई नोड्स में चरणों में विभाजित करता है।
एक मशीन के लिए बहुत बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कई सर्वरों में फैले पाइपलाइन समानता के साथ एक एकल 8-जीपीयू सर्वर के अंदर टेंसर समानता का संयोजन।
कार्यान्वयन पैटर्न
व्यवहार में मॉडल और पाइपलाइन समानता
NVIDIA मेगेट्रॉन-एलएम के साथ जीपीटी-शैली मॉडल का प्रशिक्षण, जो टेंसर समानता के माध्यम से प्रत्येक ट्रांसफार्मर परत के ध्यान और जीपीयू में फीड-फॉरवर्ड मैट्रिसेस को विभाजित करता है।
एनवीआईडीआईए मेगेट्रॉन-एलएम के साथ जीपीटी-शैली मॉडल का प्रशिक्षण, जो प्रत्येक ट्रांसफार्मर परत का ध्यान और टेंसर समानता के माध्यम से जीपीयू में फीड-फॉरवर्ड मैट्रिसेस को विभाजित करता 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।
व्यवहार में मॉडल और पाइपलाइन समानता
एक विशाल दृष्टि या भाषा मॉडल की विभिन्न परतों को अलग-अलग त्वरक पर रखने के लिए GPipe का उपयोग करना, जबकि माइक्रो-बैचिंग उन्हें व्यस्त रखती है।
माइक्रो-बैचिंग के दौरान अलग-अलग त्वरक पर एक विशाल दृष्टि या भाषा मॉडल की विभिन्न परतों को रखने के लिए GPipe का उपयोग करना उन्हें व्यस्त रखता 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।
व्यवहार में मॉडल और पाइपलाइन समानता
डीपस्पीड का पाइपलाइन इंजन एक बहु-सौ-अरब-पैरामीटर मॉडल को कई नोड्स में चरणों में विभाजित करता है।
डीपस्पीड का पाइपलाइन इंजन एक बहु-सौ-अरब-पैरामीटर मॉडल को कई नोड्स में चरणों में विभाजित करता 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।
व्यवहार में मॉडल और पाइपलाइन समानता
एक मशीन के लिए बहुत बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कई सर्वरों में फैले पाइपलाइन समानता के साथ एक एकल 8-जीपीयू सर्वर के अंदर टेंसर समानता का संयोजन।
एक मशीन के लिए बहुत बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कई सर्वरों को फैलाने वाली पाइपलाइन समानता के साथ एक एकल 8-जीपीयू सर्वर के अंदर टेंसर समानता का संयोजन 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।
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।