概要
DeepSpeed (Microsoft) と Megatron-LM (NVIDIA) は、数千の GPU にわたる数十億のパラメーターを使用したトレーニング モデルを実際に実現可能にするソフトウェア スタックです。これらがなければ、今日のフロンティア モデルは単にメモリに収まることも、妥当な時間内にトレーニングを完了することもできません。
DeepSpeed および Megatron Training Stacks は、大規模なモデルの品質、インフラストラクチャのコスト、レイテンシ、信頼性に影響を与える技術的なビルディング ブロックです。
ディープダイブ
重み、勾配、オプティマイザーの状態が適合しないため、1 つの GPU で大規模なモデルをトレーニングすることは不可能です。これらのスタックは、多くの GPU に作業を分割します。 Megatron-LM は、GPU の各レイヤー内で個々の行列乗算をスライスするテンソル並列処理に加え、異なるレイヤーを異なる GPU に配置するパイプライン並列処理の先駆けとなりました。 DeepSpeed の特徴的な貢献は ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) です。これは、オプティマイザーの状態、勾配、パラメーターを複製するのではなく、GPU 全体でシャード化し、GPU ごとのメモリを大幅に削減します。この 2 つは、BLOOM-176B や Megatron-Turing NLG などのモデルをトレーニングするために組み合わせられることがよくあります (Megatron-DeepSpeed)。また、混合精度、アクティベーション チェックポイント、CPU または NVMe へのオフロードも追加されるため、限られたハードウェアで巨大なモデルをトレーニングできます。
技術的な洞察
ZeRO にはメモリ節約量を増やすための 3 つのステージがあります。ステージ 1 はオプティマイザーの状態をシャードし、ステージ 2 は勾配もシャードし、ステージ 3 はパラメータ自体をシャードし、前方および後方パス中にオンデマンドでパラメータを収集します。テンソル並列処理 (層内) とパイプライン並列処理 (層間) を組み合わせると、これは「3D 並列処理」を形成します。重要な問題は通信オーバーヘッドです。シャードが分割されるたびに GPU 間のトラフィックが追加されるため、エンジニアは分割を調整して高速 NVLink および InfiniBand リンクを飽和状態に保ちます。
DeepSpeed と Megatron トレーニング スタックをマスターする
DeepSpeed (Microsoft) と Megatron-LM (NVIDIA) は、数千の GPU にわたる数十億のパラメーターを使用したトレーニング モデルを実際に実現可能にするソフトウェア スタックです。これらがなければ、今日のフロンティア モデルは単にメモリに収まることも、適切な時間内にトレーニングを完了することもできません。 DeepSpeed および Megatron Training Stacks は、大規模なモデルの品質、インフラストラクチャのコスト、レイテンシ、信頼性に影響を与える技術的なビルディング ブロックです。深い理解を構築するには、DeepSpeed と Megatron Training Stacks を単一の機能ではなく、オペレーティング モデルとして扱います。望ましい結果を定義し、前提条件を明確にし、システムが確実に実行できることと、依然として専門家の判断が必要なことを分離します。
実際、DeepSpeed と Megatron Training Stacks を使用する強力なチームは、信頼性とコストを考慮してアーキテクチャ、データ、インフラストラクチャの選択を最適化しています。明示的な成功基準を文書化し、現実的なデータとワークフローに対してテストし、一度限りのベンチマークの成功ではなく、観察された失敗パターンに基づいて反復します。ここで、理論的な理解が、製品、ポリシー、運用全体にわたる永続的な機能に変わります。
アーキテクチャの決定により、パフォーマンスと運用コストが何年にもわたって推進されます。同時に、1 つのベンチマークを最適化すると、より広範なシステムの弱点が隠れる可能性があります。最も回復力のあるアプローチは、実験のスピードとガバナンスの規律を組み合わせることであり、パイロットを実行し、証拠を取得し、意思決定ログを公開し、モデルの動作、ユーザーの期待、規制要件の進化に応じて安全対策を継続的に更新します。
戦略的影響
アーキテクチャの決定により、パフォーマンスと運用コストが何年にもわたって推進されます。
アーキテクチャの決定により、パフォーマンスと運用コストが何年にもわたって推進されます。高品質の導入では、これが測定可能な運用ルール、所有権の境界、定期的なレビューの儀式に変換されるため、チームは曖昧さを拡大するのではなく、自信を拡大することができます。
技術教育は、チームが最新のスタックだけでなく、適切なスタックを選択するのに役立ちます。
技術教育は、チームが最新のスタックだけでなく、適切なスタックを選択するのに役立ちます。高品質の導入では、これが測定可能な運用ルール、所有権の境界、定期的なレビューの儀式に変換されるため、チームは曖昧さを拡大するのではなく、自信を拡大することができます。
より良いエンジニアリングの選択により、本番環境での信頼性に関するインシデントが減少します。
より良いエンジニアリングの選択により、本番環境での信頼性に関するインシデントが減少します。高品質の導入では、これが測定可能な運用ルール、所有権の境界、定期的なレビューの儀式に変換されるため、チームは曖昧さを拡大するのではなく、自信を拡大することができます。
現実世界の実装
数百の GPU にまたがる Megatron-DeepSpeed スタックを組み合わせて使用して、オープン多言語 BLOOM-176B モデルをトレーニングします。
Microsoft と NVIDIA は、3D 並列処理を使用して 5,300 億パラメータの Megatron-Turing NLG モデルをトレーニングしました。
ZeRO-Offload を使用すると、オプティマイザの状態を CPU RAM にスピルすることで、研究者が単一のワークステーション GPU 上で数十億のパラメータ モデルを微調整できるようになります。
これらのスタックでアクティベーション チェックポイントを使用すると、すべてを保存するのではなくアクティベーションを再計算することで、より長いコンテキスト ウィンドウに適合します。
実装パターン
DeepSpeed と Megatron トレーニング スタックの実践
数百の GPU にまたがる Megatron-DeepSpeed スタックを組み合わせて使用して、オープン多言語 BLOOM-176B モデルをトレーニングします。
数百の GPU にわたる Megatron と DeepSpeed スタックを組み合わせたオープン多言語 BLOOM-176B モデルのトレーニング チームは通常、品質のしきい値を事前に定義し、エッジ ケースに対する人的エスカレーション パスを確保し、生産性の向上とエラー コストの両方を長期的に追跡すると、より良い結果が得られます。
DeepSpeed と Megatron トレーニング スタックの実践
Microsoft と NVIDIA は、3D 並列処理を使用して 5,300 億パラメータの Megatron-Turing NLG モデルをトレーニングしました。
Microsoft と NVIDIA が、3D 並列処理を使用して 5,300 億パラメーターの Megatron-Turing NLG モデルをトレーニングします。チームは通常、品質のしきい値を事前に定義し、エッジ ケースに対する人間によるエスカレーション パスを確保し、生産性の向上とエラー コストの両方を長期にわたって追跡すると、より良い結果が得られます。
DeepSpeed と Megatron トレーニング スタックの実践
ZeRO-Offload を使用すると、オプティマイザの状態を CPU RAM にスピルすることで、研究者が単一のワークステーション GPU 上で数十億のパラメータ モデルを微調整できるようになります。
ZeRO-Offload により、オプティマイザの状態を CPU RAM に伝達することで、研究者が単一のワークステーション GPU 上で数十億のパラメータ モデルを微調整できるようになります。チームは通常、品質のしきい値を事前に定義し、エッジ ケースに対する人的エスカレーション パスを維持し、生産性の向上とエラー コストの両方を長期的に追跡すると、より良い結果が得られます。
DeepSpeed と Megatron トレーニング スタックの実践
これらのスタックでアクティベーション チェックポイントを使用すると、すべてを保存するのではなくアクティベーションを再計算することで、より長いコンテキスト ウィンドウに適合します。
これらのスタックでアクティベーション チェックポイントを使用して、アクティベーションをすべて保存するのではなく再計算することで、より長いコンテキスト ウィンドウに適合します。通常、チームは、品質のしきい値を事前に定義し、エッジ ケースに対する人的エスカレーション パスを維持し、生産性の向上とエラー コストの両方を長期にわたって追跡すると、より良い結果が得られます。
リスクとガードレール
1 つのベンチマークを最適化すると、より広範なシステムの弱点が隠れる可能性があります。
インフラストラクチャとメンテナンスのコストは過小評価されがちです。
システムが複雑になるにつれて、セキュリティと可観測性のギャップが拡大する可能性があります。
実装ロードマップ
実装前にレイテンシ、品質、コストの目標を定義します。
実装前にレイテンシ、品質、コストの目標を定義します。各ステップを証拠ゲートとして扱います。基準が満たされない場合は、ロールアウトを一時停止し、ギャップを埋めてから、使用を拡大します。
現実的な負荷とデータ条件でのベンチマーク。
現実的な負荷とデータ条件でのベンチマーク。各ステップを証拠ゲートとして扱います。基準が満たされない場合は、ロールアウトを一時停止し、ギャップを埋めてから、使用を拡大します。
エラー、ドリフト、ユーザーへの影響を計測器で監視します。
エラー、ドリフト、ユーザーへの影響を計測器で監視します。各ステップを証拠ゲートとして扱います。基準が満たされない場合は、ロールアウトを一時停止し、ギャップを埋めてから、使用を拡大します。
スケーリングの前に、ロールバックとインシデント対応のパスを準備します。
スケーリングの前に、ロールバックとインシデント対応のパスを準備します。各ステップを証拠ゲートとして扱います。基準が満たされない場合は、ロールアウトを一時停止し、ギャップを埋めてから、使用を拡大します。