Обзор
Когда модель слишком велика для размещения на одном графическом процессоре, параллелизм модели и конвейера разделяет саму модель на несколько устройств. Именно это делает физически возможным обучение гигантских языковых моделей с сотнями миллиардов параметров.
Параллелизм моделей и конвейеров — это технический строительный блок, который влияет на качество модели, стоимость инфраструктуры, задержку и надежность в масштабе.
Глубокое погружение
Модельный параллелизм разделяет одну модель на несколько графических процессоров, поэтому ни одному устройству не нужно удерживать весь вес. Есть два основных вкуса. Тензорный (внутриуровневый) параллелизм разделяет математические вычисления внутри слоя, например, разделение большого матричного умножения на графические процессоры, каждый из которых вычисляет часть выходных данных. Конвейерный (межуровневый) параллелизм назначает разные последовательные уровни разным графическим процессорам, поэтому блок слоев 1 находится на графическом процессоре 0, блок 2 — на графическом процессоре 1 и т. д., а активации передаются вперед, как на конвейере. Проблема с наивной конвейерной обработкой — это «пузырь»: пока графический процессор 0 работает над первым пакетом, последующие графические процессоры простаивают. Конвейерная обработка разбивает каждую партию на микропартии, поэтому все этапы остаются занятыми, что значительно повышает эффективность использования.
Техническая информация
Тензорный параллелизм (как в NVIDIA Megatron-LM) разбивает весовые матрицы по столбцам или строкам и использует all-reduce для рекомбинации частичных результатов, сохраняя связь внутри быстрого узла NVLink. Конвейерный параллелизм (GPipe, PipeDream) делит пакет на микропакеты, которые проходят этапы в шахматном порядке, сокращая время простоя. Эти два процесса часто объединяются вместе: тензорный параллелизм внутри узла и конвейерный параллелизм между узлами.
Освоение модели и параллелизма конвейеров
Когда модель слишком велика для размещения на одном графическом процессоре, параллелизм модели и конвейера разделяет саму модель на несколько устройств. Именно это делает физически возможным обучение гигантских языковых моделей с сотнями миллиардов параметров. Параллелизм моделей и конвейеров — это технический строительный блок, который влияет на качество модели, стоимость инфраструктуры, задержку и надежность в масштабе. Чтобы достичь глубокого понимания, рассматривайте параллелизм моделей и конвейеров как действующую модель, а не как отдельную функцию: определите желаемые результаты, проясните предположения и отделите то, что система может делать надежно, от того, что все еще требует экспертной оценки.
На практике сильные команды, использующие параллелизм моделей и конвейеров, оптимизируют выбор архитектуры, данных и инфраструктуры с точки зрения надежности и стоимости. Они документируют явные критерии успеха, проводят тестирование на основе реалистичных данных и рабочих процессов, а также выполняют итерации на основе наблюдаемых моделей неудач, а не разовых побед в тестах. Именно здесь теоретическое понимание превращается в прочные возможности в отношении продукта, политики и операций.
Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет. В то же время оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы. Самый устойчивый подход — сочетать скорость экспериментирования с дисциплиной управления: запускать пилотные проекты, собирать доказательства, публиковать журналы решений и постоянно обновлять меры безопасности по мере развития поведения модели, ожиданий пользователей и нормативных требований.
Стратегическое воздействие
Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет.
Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый.
Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве.
Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Реальная реализация
Обучение моделей в стиле GPT с помощью NVIDIA Megatron-LM, которая распределяет внимание каждого слоя преобразователя и матрицы прямой связи между графическими процессорами посредством тензорного параллелизма.
Использование GPipe для размещения разных слоев гигантского видения или языковой модели на отдельных ускорителях, в то время как микропакетная обработка занимает их.
Механизм конвейера DeepSpeed разделяет модель с несколькими сотнями миллиардов параметров на этапы по множеству узлов.
Сочетание тензорного параллелизма внутри одного сервера с 8 графическими процессорами и конвейерного параллелизма, охватывающего несколько серверов, для обучения модели, слишком большой для одной машины.
Шаблоны реализации
Параллелизм модели и конвейера на практике
Обучение моделей в стиле GPT с помощью NVIDIA Megatron-LM, которая распределяет внимание каждого слоя преобразователя и матрицы прямой связи между графическими процессорами посредством тензорного параллелизма.
Обучение моделей в стиле GPT с помощью NVIDIA Megatron-LM, которая распределяет внимание каждого уровня преобразователя и матрицы прямой связи между графическими процессорами посредством тензорного параллелизма. Команды обычно получают лучшие результаты, когда заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации с участием человека для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Параллелизм модели и конвейера на практике
Использование GPipe для размещения разных слоев гигантского видения или языковой модели на отдельных ускорителях, в то время как микропакетная обработка занимает их.
Использование GPipe для размещения различных слоев гигантского видения или языковой модели на отдельных ускорителях, в то время как микропакетная обработка занимает их много. Команды обычно получают лучшие результаты, когда заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации с участием человека для крайних случаев и отслеживают как рост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Параллелизм модели и конвейера на практике
Механизм конвейера DeepSpeed разделяет модель с несколькими сотнями миллиардов параметров на этапы по множеству узлов.
Механизм конвейера DeepSpeed разделяет модель с несколькими сотнями миллиардов параметров на этапы по множеству узлов. Команды обычно получают лучшие результаты, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации с участием человека для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Параллелизм модели и конвейера на практике
Сочетание тензорного параллелизма внутри одного сервера с 8 графическими процессорами и конвейерного параллелизма, охватывающего несколько серверов, для обучения модели, слишком большой для одной машины.
Сочетание тензорного параллелизма внутри одного сервера с 8 графическими процессорами и конвейерного параллелизма, охватывающего несколько серверов, для обучения модели, слишком большой для одной машины. Команды обычно получают лучшие результаты, когда заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь эскалации вручную для крайних случаев и отслеживают как прирост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Риски и ограничения
Оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы.
Затраты на инфраструктуру и техническое обслуживание часто недооцениваются.
Пробелы в безопасности и наблюдаемости могут увеличиваться по мере усложнения систем.
Дорожная карта реализации
Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением.
Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных.
Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя.
Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты.
Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.