Áttekintés
Egy módszer a matematikai adatok egyetlen neurális hálózati rétegen belüli felosztására több GPU-ra, hogy egy eszközhöz túl nagy modell továbbra is futhasson. Ez azért fontos, mert a határmodellek több százmilliárd olyan paraméterrel rendelkeznek, amelyeket egyetlen GPU sem tud egyedül tartani vagy elég gyorsan kiszámítani.
A Tensor Parallelism for Large Models egy olyan műszaki építőelem, amely befolyásolja a modell minőségét, az infrastruktúra költségeit, a késleltetést és a méretarányos megbízhatóságot.
Mély merülés
A tenzor párhuzamosság (más néven rétegen belüli modell párhuzamosság) az egyes súlymátrixokat szétdarabolja a GPU-k között, ahelyett, hogy egész rétegeket helyezne el külön eszközökön. A transzformátorban a nagy mátrixszorzások – a figyelemkivetítések és az előrecsatolt MLP – fel vannak osztva: például az MLP első súlymátrixa oszlopokra, a második pedig sorokra van felosztva, így minden GPU kiszámít egy szeletet, és egyetlen minden csökkentése egyesíti az eredményeket. A figyelem megoszlik a fejek között, minden GPU egy részhalmazt kezel. Mivel minden GPU egyszerre végzi el minden réteg egy részét, a tenzoros párhuzamosság csökkenti a GPU-nkénti memóriát és felgyorsítja a számítást, de gyakori, nagy sávszélességű kommunikációt igényel a GPU-k között minden réteg között. Ez az oka annak, hogy általában az NVLink által összekapcsolt csomóponton belül van, és a folyamatok és az adatok párhuzamosságával kombinálják a nagyon nagy képzési és kiszolgálási feladatokat.
Technikai betekintés
A Megatron-LM által népszerűsített trükk a partíciók méreteinek megválasztása, így a kommunikáció minimális. Az első MLP-mátrix oszloponkénti felosztása lehetővé teszi, hogy minden GPU helyileg alkalmazza a nemlinearitást szinkronizálás nélkül; a második sor felosztása azt jelenti, hogy a kimeneteknek csak egy redukálásra van szükségük a részeredmények összegzéséhez. Így minden réteg nagyjából két teljes csökkentést (előre) és kettőt (hátra) von maga után. Mivel ezek a csoportok minden rétegben előfordulnak, a késleltetés dominál – így a tenzoros párhuzamosság a gyors csomóponton belüli kapcsolatok, például az NVLink mögött él, nem pedig a lassabb csomópontok közötti hálózatok mögött.
Tenzor párhuzamosság elsajátítása nagy modellekhez
Egy módszer a matematikai adatok egyetlen neurális hálózati rétegen belüli felosztására több GPU-ra, hogy egy eszközhöz túl nagy modell továbbra is futhasson. Ez azért fontos, mert a határmodellek több százmilliárd olyan paraméterrel rendelkeznek, amelyeket egyetlen GPU sem tud egyedül tartani vagy elég gyorsan kiszámítani. A Tensor Parallelism for Large Models egy olyan műszaki építőelem, amely befolyásolja a modell minőségét, az infrastruktúra költségeit, a késleltetést és a méretarányos megbízhatóságot. A mélyreható megértés kialakítása érdekében a Tensor Parallelism for Large Models rendszert működési modellként kell kezelni, nem egyetlen jellemzőként: határozza meg a kívánt eredményeket, tisztázza a feltételezéseket, és válassza el, hogy a rendszer mit tud megbízhatóan elvégezni attól, ami még szakértői megítélést igényel.
A gyakorlatban a Tensor Parallelism for Large Models 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
175B-s paraméterű modell betanítása az egyes rétegek súlymátrixainak felosztásával 8 GPU-n egy NVLink-csatlakozott csomópontban a Megatron-LM segítségével.
70 B-paraméteres csevegési modell kiszolgálása vLLM-ben tensor_parallel_size=4 értékkel, így a súlyok négy GPU-ra illeszkednek, és valós időben reagálnak.
A transzformátorok figyelőfejeinek felosztása a GPU-k között, így minden eszköz egy részhalmazt számít ki, majd a kimeneteket összefűzi a következő réteghez.
A csomópontokon belüli tenzor párhuzamosság és a csomópontok közötti csővezeték párhuzamosság kombinálása trillió paraméteres modellek betanítása érdekében nagy GPU-fürtökön.
Megvalósítási minták
Tenzor párhuzamosság nagy modelleknél a gyakorlatban
175B-s paraméterű modell betanítása az egyes rétegek súlymátrixainak felosztásával 8 GPU-n egy NVLink-csatlakozott csomópontban a Megatron-LM segítségével.
Egy 175B-s paraméterű modell betanítása az egyes rétegek súlymátrixainak felosztásával 8 GPU-n egy NVLink-csatlakozású csomópontban a Megatron-LM Teams segítségével A Teams rendszerint jobb eredményeket ér el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, megtartják az emberi eszkalációs útvonalat a szélsőséges esetekhez, és nyomon követik a termelékenység növekedését és a hibaköltségeket is.
Tenzor párhuzamosság nagy modelleknél a gyakorlatban
70 B-paraméteres csevegési modell kiszolgálása vLLM-ben tensor_parallel_size=4 értékkel, így a súlyok négy GPU-ra illeszkednek, és valós időben reagálnak.
70 B-paraméteres csevegési modell kiszolgálása vLLM-ben tensor_parallel_size=4 beállítással, így a súlyok négy GPU-ra illeszkednek, és valós időben reagálnak. A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, megtartják az emberi eszkalációs útvonalat a szélsőséges esetekben, és nyomon követik a termelékenységnövekedést és a hibaköltségeket az idő múlásával.
Tenzor párhuzamosság nagy modelleknél a gyakorlatban
A transzformátorok figyelőfejeinek felosztása a GPU-k között, így minden eszköz egy részhalmazt számít ki, majd a kimeneteket összefűzi a következő réteghez.
A transzformátorok figyelemfelkeltő fejeinek felosztása a GPU-k között, így minden eszköz egy részhalmazt számít ki, majd a kimeneteket a következő réteghez kapcsolja össze. 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.
Tenzor párhuzamosság nagy modelleknél a gyakorlatban
A csomópontokon belüli tenzor párhuzamosság és a csomópontok közötti csővezeték párhuzamosság kombinálása trillió paraméteres modellek betanítása érdekében nagy GPU-fürtökön.
A csomópontokon belüli tenzorpárhuzam és a csomópontok közötti csővezeték-párhuzam kombinálása trillió paraméteres modellek betanítása érdekében nagy GPU-fürtökön A csapatok általában jobb eredményeket érnek el, ha előre meghatározzák a minőségi küszöböket, emberi eszkalációs útvonalat tartanak az éles esetekben, és nyomon követik a termelékenységnövekedést 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.