Áttekintés
Ha egy modell túl nagy ahhoz, hogy elférjen egy GPU-n, a modell és a folyamat párhuzamossága felosztja magát a modellt az eszközök között. Ez teszi fizikailag lehetővé a több százmilliárd paraméterrel rendelkező óriási nyelvi modellek képzését.
A modell- és csővezeték-párhuzamosság egy olyan műszaki építőelem, amely befolyásolja a modell minőségét, az infrastruktúra költségeit, a késleltetést és a méretarányos megbízhatóságot.
Mély merülés
A modell párhuzamossága egyetlen modellt particionál több GPU között, így egyetlen eszköznek sem kell az összes súlyt elviselnie. Két fő íz létezik. A tenzoros (rétegen belüli) párhuzamosság felosztja a matematikát egy rétegen belül, például feloszt egy nagy mátrixszorzást olyan GPU-k között, amelyek mindegyike kiszámítja a kimenet egy részét. A csővezetékes (rétegek közötti) párhuzamosság különböző, egymást követő rétegeket rendel a különböző GPU-khoz, így az 1. rétegblokk a 0-s GPU-n, a 2. blokk az 1-es GPU-n és így tovább, és az aktiválásokat futószalagként továbbítják. A naiv csővezetékezés kihívása a „buborék”: míg a GPU 0 az első kötegen működik, a későbbi GPU-k tétlenül állnak. A csővezetékek minden egyes tételt mikro-kötegekre osztanak fel, így minden szakasz lefoglalt marad, és jelentősen javítja a kihasználtságot.
Technikai betekintés
A tenzorpárhuzam (mint az NVIDIA Megatron-LM-nél) oszloponként vagy soronként felosztja a súlymátrixokat, és az all-redukciót használja a részeredmények újrakombinálásához, így a kommunikációt egy gyors NVLink csomóponton belül tartja. A csővezeték párhuzamossága (GPipe, PipeDream) a köteget mikro-kötegekre osztja, amelyek szakaszos ütemezésben haladnak át a szakaszokon, csökkentve az üresjárati „buborék” idejét. A kettő gyakran egymásba rétegezve van, egy csomóponton belüli tenzorpárhuzam, és a csomópontok közötti csővezeték párhuzamosság.
A modell és a csővezeték párhuzamosságának elsajátítása
Ha egy modell túl nagy ahhoz, hogy elférjen egy GPU-n, a modell és a folyamat párhuzamossága felosztja magát a modellt az eszközök között. Ez teszi fizikailag lehetővé a több százmilliárd paraméterrel rendelkező óriási nyelvi modellek képzését. A modell- és csővezeték-párhuzamosság egy olyan műszaki építőelem, amely befolyásolja a modell minőségét, az infrastruktúra költségeit, a késleltetést és a méretarányos megbízhatóságot. A mélyebb megértés érdekében a Modell- és Pipeline-párhuzamot működési modellként kell kezelni, nem pedig egyetlen jellemzőként: határozza meg a kívánt eredményeket, tisztázza a feltételezéseket, és válassza szét azt, amit a rendszer megbízhatóan képes elvégezni, attól, ami még szakértői megítélést igényel.
A gyakorlatban a Model and Pipeline Parallelism rendszert használó erős csapatok optimalizálják az architektúrát, az adatokat és az infrastruktúrát a megbízhatóság és a költségek szempontjából. Dokumentálják az explicit sikerkritériumokat, tesztelik a valósághű adatokat és munkafolyamatokat, és a megfigyelt hibaminták alapján iterálnak, nem pedig egyszeri benchmark győzelmek alapján. Ez az a hely, ahol az elméleti megértés tartós képességgé válik a termék, a politika és a műveletek között.
Az építészeti döntések évekig növelik a teljesítményt és a működési költségeket. Ugyanakkor az egyik benchmark optimalizálása elrejtheti a rendszer általános gyengeségeit. A legrugalmasabb megközelítés a kísérleti sebesség és az irányítási fegyelem kombinálása: kísérleti kísérletek futtatása, bizonyítékok rögzítése, döntési naplók közzététele és a biztosítékok folyamatos frissítése a modell viselkedésének, a felhasználói elvárásoknak és a szabályozási követelményeknek megfelelően.
Stratégiai hatás
Az építészeti döntések évekig növelik a teljesítményt és a működési költségeket.
Az építészeti döntések évekig növelik a teljesítményt és a működési költségeket. A kiváló minőségű telepítéseknél ez mérhető működési szabályokká, tulajdonosi határokká és ismétlődő felülvizsgálati rituálékká alakul át, így a csapatok növelhetik a bizalmat a kétértelműség skálázása helyett.
A technikai oktatás segít a csapatoknak a megfelelő verem kiválasztásában, nem csak a legújabb készletben.
A technikai oktatás segít a csapatoknak a megfelelő verem kiválasztásában, nem csak a legújabb készletben. A kiváló minőségű telepítéseknél ez mérhető működési szabályokká, tulajdonosi határokká és ismétlődő felülvizsgálati rituálékká alakul át, így a csapatok növelhetik a bizalmat a kétértelműség skálázása helyett.
A jobb mérnöki döntések csökkentik a termelés megbízhatósági incidenseit.
A jobb mérnöki döntések csökkentik a termelés megbízhatósági incidenseit. A kiváló minőségű telepítéseknél ez mérhető működési szabályokká, tulajdonosi határokká és ismétlődő felülvizsgálati rituálékká alakul át, így a csapatok növelhetik a bizalmat a kétértelműség skálázása helyett.
Valós megvalósítás
GPT-stílusú modellek betanítása az NVIDIA Megatron-LM-mel, amely az egyes transzformátorrétegek figyelmét és az előrecsatolt mátrixokat felosztja a GPU-k között a tenzor párhuzamosság révén.
A GPipe használatával egy óriási vízió vagy nyelvi modell különböző rétegeit külön gyorsítókra helyezik, miközben a mikrokötegelés lefoglalja őket.
A DeepSpeed csővezeték-motorja egy több százmilliárd paraméterű modellt szakaszokra particionál számos csomóponton keresztül.
A tenzoros párhuzamosság egyetlen 8 GPU-s szerveren belüli kombinálása több szerverre kiterjedő párhuzamos párhuzamossággal, hogy egy géphez túl nagy modellt képezzenek.
Megvalósítási minták
Modell és csővezeték párhuzamosság a gyakorlatban
GPT-stílusú modellek betanítása az NVIDIA Megatron-LM-mel, amely az egyes transzformátorrétegek figyelmét és az előrecsatolt mátrixokat felosztja a GPU-k között a tenzor párhuzamosság révén.
GPT-stílusú modellek betanítása az NVIDIA Megatron-LM-mel, amely az egyes transzformátorrétegek figyelmét és az előrecsatolt mátrixokat a GPU-k között tenzorpárhuzamon keresztül osztja fel. A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, emberi eszkalációs utat tartanak az éles esetekben, és nyomon követik a termelékenységnövekedést és a hibaköltségeket az idő múlásával.
Modell és csővezeték párhuzamosság a gyakorlatban
A GPipe használatával egy óriási vízió vagy nyelvi modell különböző rétegeit külön gyorsítókra helyezik, miközben a mikrokötegelés lefoglalja őket.
A GPipe használata egy óriási vízió vagy nyelvi modell különböző rétegeinek külön gyorsítókon történő elhelyezésére, miközben a mikro-kötegeltetés elfoglalja őket. A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, megtartják az emberi eszkalációs útvonalat a szélsőséges esetekhez, és nyomon követik a termelékenység növekedését és a hibaköltségeket az idő múlásával.
Modell és csővezeték párhuzamosság a gyakorlatban
A DeepSpeed csővezeték-motorja egy több százmilliárd paraméterű modellt szakaszokra particionál számos csomóponton keresztül.
A DeepSpeed folyamatmotorja több százmilliárd paraméterű modellt szakaszokra particionál számos csomóponton A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, emberi eszkalációs útvonalat tartanak a szélsőséges esetekben, és nyomon követik mind a termelékenységnövekedést, mind a hibaköltségeket az idő múlásával.
Modell és csővezeték párhuzamosság a gyakorlatban
A tenzoros párhuzamosság egyetlen 8 GPU-s szerveren belüli kombinálása több szerverre kiterjedő párhuzamos párhuzamossággal, hogy egy géphez túl nagy modellt képezzenek.
A tenzoros párhuzamosság egyetlen 8 GPU-s szerveren belüli párhuzamba állítása több szerverre kiterjedő párhuzamos párhuzamossággal, hogy egy géphez túl nagy modellt képezzenek ki. A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, megtartják az emberi eszkalációs útvonalat a szélsőséges esetekhez, és nyomon követik a termelékenység növekedését és a hibaköltségeket az idő múlásával.
Kockázatok és védőkorlátok
Egy benchmark optimalizálása elrejtheti a rendszer általános hiányosságait.
Az infrastrukturális és karbantartási költségeket gyakran alábecsülik.
A biztonsági és megfigyelhetőségi hiányosságok a rendszerek bonyolultabbá válásával nőhetnek.
Végrehajtási ütemterv
A megvalósítás előtt határozza meg a késleltetési, minőségi és költségcélokat.
A megvalósítás előtt határozza meg a késleltetési, minőségi és költségcélokat. Minden lépést bizonyítékkapuként kell kezelni: ha a feltételek nem teljesülnek, szüneteltesse a közzétételt, zárja be a rést, és csak ezután bővítse a felhasználást.
Benchmark reális terhelési és adatviszonyok mellett.
Benchmark reális terhelési és adatviszonyok mellett. Minden lépést bizonyítékkapuként kell kezelni: ha a feltételek nem teljesülnek, szüneteltesse a közzétételt, zárja be a rést, és csak ezután bővítse a felhasználást.
Műszerfigyelés a hibák, az eltolódás és a felhasználói hatások szempontjából.
Műszerfigyelés a hibák, az eltolódás és a felhasználói hatások szempontjából. Minden lépést bizonyítékkapuként kell kezelni: ha a feltételek nem teljesülnek, szüneteltesse a közzétételt, zárja be a rést, és csak ezután bővítse a felhasználást.
A méretezés előtt készítse elő a visszagörgetési és az incidensre adott válaszútvonalakat.
A méretezés előtt készítse elő a visszagörgetési és az incidensre adott válaszútvonalakat. Minden lépést bizonyítékkapuként kell kezelni: ha a feltételek nem teljesülnek, szüneteltesse a közzétételt, zárja be a rést, és csak ezután bővítse a felhasználást.