SeterusnyaPanduan seterusnya
Model dan Paralelisme Talian Paip
Teknikal
PANDUAN Teknikal
Tensor Parallelism untuk Model Besar
Satu cara untuk memisahkan matematik dalam lapisan rangkaian saraf tunggal merentas berbilang GPU supaya model yang terlalu besar untuk satu peranti masih boleh dijalankan.
Dengar panduan iniAI-diceritakan · ~2 min
Pada halaman ini2 min dibaca
Gambaran keseluruhan
Ini penting kerana model sempadan mempunyai beratus-ratus bilion parameter yang tidak boleh disimpan atau dikira dengan cukup pantas sahaja oleh GPU tunggal.
Menyelam dalam
Keselarian tensor (juga dipanggil selari model intra-lapisan) memecahkan matriks berat individu merentas GPU dan bukannya meletakkan keseluruhan lapisan pada peranti berasingan. Dalam pengubah, pendaraban matriks besar—unjuran perhatian dan MLP suapan ke hadapan—dibahagikan: contohnya, matriks berat pertama MLP dibahagikan mengikut lajur dan yang kedua mengikut baris, jadi setiap GPU mengira sekeping dan satu pengurangan semua menggabungkan hasil. Perhatian dibahagikan kepada semua kepala, dengan setiap GPU mengendalikan subset. Oleh kerana setiap GPU melakukan sebahagian daripada setiap lapisan secara serentak, selari tensor mengurangkan memori per-GPU dan mempercepatkan pengiraan, tetapi ia memerlukan komunikasi lebar jalur tinggi yang kerap antara GPU setiap lapisan. Itulah sebabnya ia biasanya terkurung dalam nod yang disambungkan oleh NVLink, dan digabungkan dengan saluran paip dan selari data untuk latihan yang sangat besar dan pekerjaan penyajian.
Pelaksanaan Dunia Sebenar
Melatih model parameter 175B dengan memisahkan matriks berat setiap lapisan merentas 8 GPU dalam satu nod yang disambungkan NVLink menggunakan Megatron-LM.
Menyediakan model sembang 70B-parameter dalam vLLM dengan tensor_parallel_size=4 supaya pemberat sesuai dengan empat GPU dan bertindak balas dalam masa nyata.
Membahagikan perhatian transformer merentasi GPU supaya setiap peranti mengira subset, kemudian menggabungkan output untuk lapisan seterusnya.
Menggabungkan selari tensor dalam nod dan selari saluran paip merentas nod untuk melatih model trilion parameter pada kelompok GPU yang besar.
Masa Depan Tensor Parallelism untuk Model Besar
Keselarian tensor kekal asas tetapi semakin diadun ke dalam 'keselarian 3D' (tensor + saluran paip + data) dan digabungkan dengan keselarian pakar untuk model Campuran Pakar. Rangka kerja seperti Megatron-LM, DeepSpeed dan vLLM mengautomasikan sharding. Apabila GPU saling bersambung (NVLink, NVSwitch) dan fabrik optik menjadi lebih pantas, had sempadan nod mengendur, membolehkan kumpulan selari tensor yang lebih luas. Jangkakan penyejajaran automatik yang lebih pintar yang memilih dimensi serpihan dan saiz kumpulan untuk meminimumkan komunikasi untuk topologi kluster tertentu.
Mempraktikkannya
Mengapa ia penting
- Kos dan bajet. Keputusan seni bina memacu prestasi dan kos operasi selama bertahun-tahun.
- Keputusan yang lebih jelas. Pendidikan teknikal membantu pasukan memilih timbunan yang betul, bukan hanya yang terbaharu.
- Kawalan kualiti. Pilihan kejuruteraan yang lebih baik mengurangkan insiden kebolehpercayaan dalam pengeluaran.
Berhati-hati untuk
- Mengoptimumkan satu penanda aras boleh menyembunyikan kelemahan sistem yang lebih luas.
- Kos infrastruktur dan penyelenggaraan sering dipandang remeh.
- Jurang keselamatan dan pemerhatian boleh berkembang apabila sistem menjadi lebih kompleks.
Langkah seterusnya
- Tentukan sasaran kependaman, kualiti dan kos sebelum pelaksanaan.
- Penanda aras di bawah beban realistik dan keadaan data.
- Pemantauan instrumen untuk ralat, drift dan kesan pengguna.
- Sediakan laluan balik dan tindak balas insiden sebelum penskalaan.
Teruskan Meneroka
Newsletter percuma
Dapatkan taklimat AI harian
Tiga cerita AI yang disahkan setiap pagi hari bekerja, ditulis dalam Bahasa Inggeris biasa. Percuma selamanya, tiada iklan.
Satu e-mel setiap hari bekerja. Berhenti melanggan dalam satu klik. Kami tidak pernah menjual atau berkongsi alamat anda.
Uji diri anda
Take the Tensor Parallelism for Large Models quiz
Maklum balas segera pada setiap jawapan, dan sijil yang boleh dikongsi dengan ID yang boleh disahkan sebaik sahaja anda lulus kursus.
Sokong pendidikan AI percuma. AI Understanding ialah pertubuhan bukan keuntungan 501(c)(3) — tiada iklan, tiada bayaran dinding, selamanya. Buat derma
Soalan lazim
Apakah Keselarian Tensor untuk Model Besar?
Satu cara untuk memisahkan matematik dalam lapisan rangkaian saraf tunggal merentas berbilang GPU supaya model yang terlalu besar untuk satu peranti masih boleh dijalankan. Ini penting kerana model sempadan mempunyai beratus-ratus bilion parameter yang tidak boleh disimpan atau dikira dengan cukup pantas sahaja oleh GPU tunggal.
Apakah selari tensor berpecah merentas GPU?
Keselarian tensor (dalam lapisan) memecahkan matriks berat di dalam lapisan, jadi setiap GPU mengira sebahagian daripada lapisan yang sama—berbeza daripada keselarian saluran paip, yang meletakkan keseluruhan lapisan pada GPU yang berbeza.
Dalam pembahagian MLP gaya Megatron, bagaimanakah dua matriks berat dibahagikan untuk meminimumkan komunikasi?
Membahagikan matriks pertama mengikut lajur membolehkan setiap GPU menggunakan ketaklinearan secara setempat; membelah yang kedua dengan baris bermakna satu pengurangan semua menjumlahkan output separa—meminimumkan penyegerakan.
Mengapakah selari tensor biasanya disimpan dalam satu nod?
Setiap lapisan mencetuskan komunikasi kolektif (semua-mengurangkan), jadi trafik yang berat dan sensitif kependaman memerlukan pautan intra-nod yang pantas seperti NVLink dan bukannya rangkaian antara nod yang lebih perlahan.
Bagaimanakah mekanisme perhatian biasanya disejajarkan di bawah selari tensor?
Kepala perhatian adalah bebas, jadi ia diedarkan ke seluruh GPU—setiap peranti mengira beberapa kepala dan output digabungkan.
Apakah operasi kolektif yang biasanya menggabungkan hasil separa dalam keselarian tensor?
All-reduce menjumlahkan output separa yang dikira pada setiap GPU supaya mereka bersetuju dengan hasil lapisan; ini berlaku beberapa kali setiap lapisan dalam hantaran ke hadapan dan ke belakang.
Teruskan belajar
Panduan berkaitan
Lebih banyak panduan dipilih untuk topik ini