Prezentare generală
O modalitate de a împărți matematica într-un singur strat de rețea neuronală pe mai multe GPU-uri, astfel încât un model prea mare pentru un singur dispozitiv să poată încă rula. Contează pentru că modelele de frontieră au sute de miliarde de parametri pe care niciun GPU nu îi poate ține sau calcula suficient de rapid de unul singur.
Paralelismul tensorului pentru modele mari este un bloc tehnic care afectează calitatea modelului, costul infrastructurii, latența și fiabilitatea la scară.
Deep Dive
Paralelismul tensorului (numit și paralelism al modelului intra-strat) fragmentează matricele de greutate individuale pe GPU-uri, mai degrabă decât să pună straturi întregi pe dispozitive separate. Într-un transformator, înmulțirile mari ale matricei - proiecțiile atenției și MLP-ul feed-forward - sunt împărțite: de exemplu, prima matrice de greutate a MLP este împărțită pe coloane, iar a doua pe rânduri, astfel încât fiecare GPU calculează o secțiune și o singură reducere completă combină rezultatele. Atenția este împărțită între capete, fiecare GPU gestionând un subset. Deoarece fiecare GPU face parte din fiecare strat simultan, paralelismul tensorului reduce memoria per-GPU și accelerează calculul, dar necesită o comunicare frecventă, cu lățime de bandă mare între GPU-uri pentru fiecare strat. Acesta este motivul pentru care este de obicei limitat într-un nod conectat prin NVLink și combinat cu pipeline și paralelism de date pentru activități de instruire și deservire foarte mari.
Perspectivă tehnică
Trucul, popularizat de Megatron-LM, este alegerea dimensiunilor partiției, astfel încât comunicarea să fie minimă. Împărțirea primei matrice MLP pe coloane permite fiecărui GPU să aplice neliniaritatea local, fără sincronizare; împărțirea celui de-al doilea rând înseamnă că ieșirile au nevoie doar de o reducere totală pentru a suma rezultate parțiale. Astfel, fiecare strat implică aproximativ două reduceri integrale (înainte) și două (înapoi). Deoarece aceste colective apar în fiecare strat, latența domină - astfel încât paralelismul tensorului trăiește în spatele legăturilor intra-noduri rapide, cum ar fi NVLink, mai degrabă decât a rețelelor mai lente între noduri.
Stăpânirea paralelismului tensorului pentru modele mari
O modalitate de a împărți matematica într-un singur strat de rețea neuronală pe mai multe GPU-uri, astfel încât un model prea mare pentru un singur dispozitiv să poată încă rula. Contează pentru că modelele de frontieră au sute de miliarde de parametri pe care niciun GPU nu îi poate ține sau calcula suficient de rapid de unul singur. Paralelismul tensorului pentru modele mari este un bloc tehnic care afectează calitatea modelului, costul infrastructurii, latența și fiabilitatea la scară. Pentru a construi o înțelegere profundă, tratați paralelismul tensorului pentru modele mari 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 Tensor Parallelism pentru modele mari 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
Antrenarea unui model cu parametri 175B prin împărțirea matricelor de greutate ale fiecărui strat pe 8 GPU-uri într-un nod conectat la NVLink folosind Megatron-LM.
Servirea unui model de chat cu parametri 70B în vLLM cu tensor_parallel_size=4, astfel încât ponderile să se potrivească pe patru GPU-uri și să răspundă în timp real.
Împărțirea capului de atenție a transformatorului pe GPU-uri, astfel încât fiecare dispozitiv să calculeze un subset, apoi să concateneze ieșirile pentru următorul strat.
Combinând paralelismul tensorului în noduri și paralelismul conductelor între noduri pentru a antrena modele cu trilioane de parametri pe clustere mari GPU.
Modele de implementare
Paralelism tensor pentru modele mari în practică
Antrenarea unui model cu parametri 175B prin împărțirea matricelor de greutate ale fiecărui strat pe 8 GPU-uri într-un nod conectat la NVLink folosind Megatron-LM.
Antrenarea unui model cu parametri 175B prin împărțirea matricelor de greutate ale fiecărui strat pe 8 GPU-uri într-un nod conectat la NVLink, folosind echipele Megatron-LM, 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.
Paralelism tensor pentru modele mari în practică
Servirea unui model de chat cu parametri 70B în vLLM cu tensor_parallel_size=4, astfel încât ponderile să se potrivească pe patru GPU-uri și să răspundă în timp real.
Servirea unui model de chat cu parametri 70B în vLLM cu tensor_parallel_size=4, astfel încât ponderile să se potrivească pe patru GPU-uri și să răspundă în timp real.
Paralelism tensor pentru modele mari în practică
Împărțirea capului de atenție a transformatorului pe GPU-uri, astfel încât fiecare dispozitiv să calculeze un subset, apoi să concateneze ieșirile pentru următorul strat.
Împărțirea capurilor de atenție transformatoare pe GPU-uri, astfel încât fiecare dispozitiv să calculeze un subset, apoi concatenarea ieșirilor pentru stratul următor. 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.
Paralelism tensor pentru modele mari în practică
Combinând paralelismul tensorului în noduri și paralelismul conductelor între noduri pentru a antrena modele cu trilioane de parametri pe clustere mari GPU.
Combinând paralelismul tensorului în noduri și paralelismul conductelor între noduri pentru a antrena modele cu trilioane de parametri pe clustere mari de GPU 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.