तकनीकी गाइड
मॉडल और पाइपलाइन समानता
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।
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सिंहावलोकन
यह वही है जो सैकड़ों अरबों मापदंडों के साथ विशाल भाषा मॉडल को शारीरिक रूप से संभव बनाता 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, एक असेंबली लाइन की तरह सक्रियता को आगे बढ़ाया जाता 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।
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 रखता 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 फैली पाइपलाइन समानता के साथ एक एकल 8-जीपीयू सर्वर के अंदर टेंसर समानता का संयोजन।
मॉडल और पाइपलाइन समानता का भविष्य
फ्रेमवर्क तेजी से गणना और संचार को संतुलित करने के लिए प्रोफाइलिंग और खोज का उपयोग करके डिवाइसों में मॉडल को विभाजित करने का निर्णय लेने की कठिन समस्या को स्वचालित करता है। टेंसर, पाइपलाइन और डेटा समानता (3डी समानता) के सख्त एकीकरण, पाइपलाइन बुलबुले को लगभग खत्म करने के लिए स्मार्ट माइक्रो-बैच शेड्यूलिंग और तेज़ इंटरकनेक्ट वाले हार्डवेयर की अपेक्षा करें ताकि चिप्स में एक परत को विभाजित करना सस्ता हो जाए और बड़े मॉडलों के लिए अधिक नियमित हो जाए।
इसे व्यवहार में लाना
यह क्यों मायने रखता है?
- लागत और बजट. वास्तुकला संबंधी निर्णय वर्षों तक प्रदर्शन और परिचालन लागत को संचालित करते हैं।
- स्पष्ट निर्णय. तकनीकी शिक्षा टीमों को सही स्टैक चुनने में मदद करती है, न कि केवल नवीनतम स्टैक चुनने में।
- गुणवत्ता नियंत्रण. बेहतर इंजीनियरिंग विकल्प उत्पादन में विश्वसनीयता की घटनाओं को कम करते हैं।
का ध्यान रखें
- 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।
अगले चरण
- कार्यान्वयन से पहले विलंबता, गुणवत्ता और लागत लक्ष्य परिभाषित करें।
- यथार्थवादी लोड और डेटा स्थितियों के तहत बेंचमार्क।
- त्रुटियों, बहाव और उपयोगकर्ता प्रभाव के लिए उपकरण निगरानी।
- स्केलिंग से पहले रोलबैक और घटना प्रतिक्रिया पथ तैयार करें।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों
मॉडल और पाइपलाइन समानता क्या है?
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 समानता किस मूलभूत समस्या का समाधान करती है?
मॉडल और पाइपलाइन समानता मॉडल को सभी डिवाइसों में विभाजित करती है, जिससे किसी भी एकल जीपीयू की तुलना में कहीं अधिक बड़े नेटवर्क का प्रशिक्षण संभव हो पाता है।
टेंसर (इंट्रा-लेयर) समांतरता विभाजन कैसे काम करता है?
टेन्सर समानता एक परत के भीतर गणना को विभाजित करती है, उदाहरण के लिए एक बड़े वजन मैट्रिक्स को विभाजित करना ताकि प्रत्येक जीपीयू आउटपुट के हिस्से की गणना कर सके।
अनुभवहीन पाइपलाइन समानता में 'बुलबुला' क्या है?
पाइपलाइन चरण के आरंभ में, डाउनस्ट्रीम चरणों में अभी तक कोई इनपुट नहीं है और वे निष्क्रिय रहते हैं, जिससे GPU का समय बर्बाद होता है; इस निष्क्रिय अंतराल को बुलबुला कहा जाता है।
पाइपलाइन समानता बुलबुले को कैसे कम करती है?
एक बैच को माइक्रो-बैचों में विभाजित करने से कई माइक्रो-बैच एक साथ विभिन्न चरणों पर कब्जा कर लेते हैं, जिससे सभी जीपीयू व्यस्त रहते हैं और निष्क्रिय समय कम हो जाता है।
टेंसर समानता को आम तौर पर एक ही नोड के भीतर क्यों रखा जाता है?
टेन्सर समानता आंशिक मैट्रिक्स परिणामों को पुनः संयोजित करने के लिए बार-बार संचार करती है, इसलिए इसे एनवीलिंक पर एक नोड के अंदर, वहां रखा जाता है जहां इंटरकनेक्ट बैंडविड्थ सबसे अधिक है।
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