Prezentare generală
Când un model este prea mare pentru a se potrivi pe un singur GPU, paralelismul modelului și conductei împarte modelul în sine pe dispozitive. Acesta este ceea ce face posibilă din punct de vedere fizic antrenarea modelelor de limbaj gigantice cu sute de miliarde de parametri.
Model and Pipeline Paralelism este un bloc tehnic care afectează calitatea modelului, costul infrastructurii, latența și fiabilitatea la scară.
Deep Dive
Paralelismul modelelor partiţionează un singur model pe mai multe GPU-uri, astfel încât niciun dispozitiv nu trebuie să ţină toate greutăţile. Există două arome principale. Paralelismul tensorului (intra-strat) împarte matematica în interiorul unui strat, cum ar fi tăierea unei multiplicari mari de matrice pe GPU-uri pe care fiecare calculează o parte a ieșirii. Paralelismul pipeline (inter-strat) atribuie diferite straturi consecutive diferitelor GPU-uri, astfel încât blocul de strat 1 trăiește pe GPU 0, blocul 2 pe GPU 1 și așa mai departe, cu activări transmise înainte ca o linie de asamblare. Provocarea cu pipeliningul naiv este „bula”: în timp ce GPU 0 funcționează la primul lot, GPU-urile din aval stau inactiv. Pipelining împarte fiecare lot în micro-loturi, astfel încât toate etapele să rămână ocupate, îmbunătățind dramatic utilizarea.
Perspectivă tehnică
Paralelismul tensorului (ca în NVIDIA Megatron-LM) împarte matricele de greutate pe coloană sau pe rând și utilizează all-reduce pentru a recombina rezultatele parțiale, păstrând comunicarea în interiorul unui nod NVLink rapid. Paralelismul conductelor (GPipe, PipeDream) împarte lotul în micro-loturi care curg prin etape într-un program eșalonat, micșorând timpul de „bule” inactiv. Cele două sunt adesea stratificate împreună, cu paralelism tensor într-un nod și paralelism conductă între noduri.
Stăpânirea modelului și a paralelismului în conducte
Când un model este prea mare pentru a se potrivi pe un singur GPU, paralelismul modelului și conductei împarte modelul în sine pe dispozitive. Acesta este ceea ce face posibilă din punct de vedere fizic antrenarea modelelor de limbaj gigantice cu sute de miliarde de parametri. Model and Pipeline Paralelism este un bloc tehnic care afectează calitatea modelului, costul infrastructurii, latența și fiabilitatea la scară. Pentru a construi o înțelegere profundă, tratați paralelismul modelului și conductei ca un model de operare, nu o singură caracteristică: definiți rezultatele dorite, clarificați ipotezele și separați ceea ce poate face sistemul în mod fiabil de ceea ce necesită încă o judecată expertă.
În practică, echipele puternice care utilizează Model și Pipeline Parallelism optimizează opțiunile de arhitectură, date și infrastructură în raport cu fiabilitatea și costul. Aceștia documentează criteriile de succes explicite, testează în funcție de date și fluxuri de lucru realiste și repetă pe baza modelelor de eșec observate, mai degrabă decât a câștigurilor de referință unice. Aici înțelegerea teoretică se transformă în capacitate durabilă pentru produse, politici și operațiuni.
Deciziile de arhitectură generează performanța și costurile de operare de ani de zile. În același timp, optimizarea unui benchmark poate ascunde slăbiciuni mai largi ale sistemului. Cea mai rezistentă abordare este combinarea vitezei de experimentare cu disciplina de guvernare: desfășurați pilot, capturați dovezi, publicați jurnalele de decizie și actualizați continuu măsurile de protecție pe măsură ce comportamentul modelului, așteptările utilizatorilor și cerințele de reglementare evoluează.
Impact strategic
Deciziile de arhitectură generează performanța și costurile de operare de ani de zile.
Deciziile de arhitectură generează performanța și costurile de operare de ani de zile. În implementările de înaltă calitate, acest lucru se traduce în reguli de operare măsurabile, limite de proprietate și ritualuri de revizuire recurente, astfel încât echipele să poată mări încrederea în loc să crească ambiguitatea.
Educația tehnică ajută echipele să aleagă stiva potrivită, nu doar cea mai nouă.
Educația tehnică ajută echipele să aleagă stiva potrivită, nu doar cea mai nouă. În implementările de înaltă calitate, acest lucru se traduce în reguli de operare măsurabile, limite de proprietate și ritualuri de revizuire recurente, astfel încât echipele să poată mări încrederea în loc să crească ambiguitatea.
Opțiuni de inginerie mai bune reduc incidentele de fiabilitate în producție.
Opțiuni de inginerie mai bune reduc incidentele de fiabilitate în producție. În implementările de înaltă calitate, acest lucru se traduce în reguli de operare măsurabile, limite de proprietate și ritualuri de revizuire recurente, astfel încât echipele să poată mări încrederea în loc să crească ambiguitatea.
Implementare în lumea reală
Antrenamentul modelelor în stil GPT cu NVIDIA Megatron-LM, care împarte atenția fiecărui strat de transformator și matricele de feed-forward pe GPU-uri prin paralelism tensor.
Folosirea GPipe pentru a plasa diferite straturi ale unui model gigant de viziune sau limbaj pe acceleratoare separate, în timp ce micro-loturi le ține ocupate.
Motorul pipeline al DeepSpeed care împarte un model cu mai multe sute de miliarde de parametri în etape pe mai multe noduri.
Combinând paralelismul tensorului în interiorul unui singur server cu 8 GPU cu paralelismul pipeline care se întinde pe mai multe servere pentru a antrena un model mult prea mare pentru o singură mașină.
Modele de implementare
Paralelismul modelului și conductei în practică
Antrenamentul modelelor în stil GPT cu NVIDIA Megatron-LM, care împarte atenția fiecărui strat de transformator și matricele de feed-forward pe GPU-uri prin paralelism tensor.
Antrenamentul modelelor în stil GPT cu NVIDIA Megatron-LM, care împarte atenția fiecărui strat de transformator și matricele de feed-forward pe GPU-uri prin paralelism tensor.
Paralelismul modelului și conductei în practică
Folosirea GPipe pentru a plasa diferite straturi ale unui model gigant de viziune sau limbaj pe acceleratoare separate, în timp ce micro-loturi le ține ocupate.
Folosirea GPipe pentru a plasa diferite straturi ale unui model gigant de viziune sau limbaj pe acceleratoare separate, în timp ce micro-loturile îi ține ocupați. Echipele obțin de obicei rezultate mai bune atunci când definesc praguri de calitate în avans, păstrează o cale de escaladare umană pentru cazurile marginale și urmăresc atât câștigurile de productivitate, cât și costurile de eroare în timp.
Paralelismul modelului și conductei în practică
Motorul pipeline al DeepSpeed care împarte un model cu mai multe sute de miliarde de parametri în etape pe mai multe noduri.
Motorul pipeline al DeepSpeed care împarte un model cu mai multe sute de miliarde de parametri în etape pe mai multe noduri. Echipele obțin de obicei rezultate mai bune atunci când definesc praguri de calitate în avans, păstrează o cale de escaladare umană pentru cazurile marginale și urmăresc atât câștigurile de productivitate, cât și costurile de eroare în timp.
Paralelismul modelului și conductei în practică
Combinând paralelismul tensorului în interiorul unui singur server cu 8 GPU cu paralelismul pipeline care se întinde pe mai multe servere pentru a antrena un model mult prea mare pentru o singură mașină.
Combinarea paralelismului tensor într-un singur server cu 8 GPU cu paralelismul pipeline care se întinde pe mai multe servere pentru a antrena un model mult prea mare pentru o singură mașină Echipele obțin de obicei rezultate mai bune atunci când definesc praguri de calitate în avans, păstrează o cale de escaladare umană pentru cazurile marginale și urmăresc atât câștigurile de productivitate, cât și costurile de eroare în timp.
Riscuri și balustrade
Optimizarea unui punct de referință poate ascunde slăbiciunile mai largi ale sistemului.
Costurile de infrastructură și întreținere sunt adesea subestimate.
Lacunele de securitate și observabilitate pot crește pe măsură ce sistemele devin mai complexe.
Foaia de parcurs de implementare
Definiți obiectivele de latență, calitate și cost înainte de implementare.
Definiți obiectivele de latență, calitate și cost înainte de implementare. Tratați fiecare pas ca pe o poartă de dovezi: dacă criteriile nu sunt îndeplinite, întrerupeți lansarea, închideți decalajul și abia apoi extindeți utilizarea.
Benchmark în condiții realiste de încărcare și date.
Benchmark în condiții realiste de încărcare și date. Tratați fiecare pas ca pe o poartă de dovezi: dacă criteriile nu sunt îndeplinite, întrerupeți lansarea, închideți decalajul și abia apoi extindeți utilizarea.
Monitorizarea instrumentelor pentru erori, deriva și impactul utilizatorului.
Monitorizarea instrumentelor pentru erori, deriva și impactul utilizatorului. Tratați fiecare pas ca pe o poartă de dovezi: dacă criteriile nu sunt îndeplinite, întrerupeți lansarea, închideți decalajul și abia apoi extindeți utilizarea.
Pregătiți căile de retragere și răspuns la incident înainte de scalare.
Pregătiți căile de retragere și răspuns la incident înainte de scalare. Tratați fiecare pas ca pe o poartă de dovezi: dacă criteriile nu sunt îndeplinite, întrerupeți lansarea, închideți decalajul și abia apoi extindeți utilizarea.