Обзор
Способ разделить математические вычисления внутри одного слоя нейронной сети на несколько графических процессоров, чтобы модель, слишком большая для одного устройства, могла работать. Это важно, потому что передовые модели содержат сотни миллиардов параметров, которые ни один графический процессор не может хранить или вычислять достаточно быстро в одиночку.
Тензорный параллелизм для больших моделей — это технический стандартный блок, который влияет на качество модели, стоимость инфраструктуры, задержку и надежность в масштабе.
Глубокое погружение
Тензорный параллелизм (также называемый параллелизмом внутриуровневых моделей) распределяет отдельные весовые матрицы между графическими процессорами, а не размещает целые слои на отдельных устройствах. В преобразователе большие матричные умножения — проекции внимания и MLP с прямой связью — разделяются: например, первая весовая матрица MLP разделена по столбцам, а вторая — по строкам, поэтому каждый графический процессор вычисляет срез, а одно сокращение всех чисел объединяет результаты. Внимание распределяется между головами, причем каждый графический процессор обрабатывает свое подмножество. Поскольку каждый графический процессор выполняет часть каждого уровня одновременно, тензорный параллелизм уменьшает объем памяти каждого графического процессора и ускоряет вычисления, но требует частого обмена данными с высокой пропускной способностью между графическими процессорами на каждом уровне. Вот почему он обычно ограничивается узлом, подключенным через NVLink, и сочетается с конвейером и параллелизмом данных для очень больших заданий по обучению и обслуживанию.
Техническая информация
Хитрость, популяризированная Megatron-LM, заключается в выборе размеров разделов, чтобы взаимодействие было минимальным. Разделение первой матрицы MLP по столбцам позволяет каждому графическому процессору применять нелинейность локально без синхронизации; разделение второй строки по строкам означает, что выходным данным требуется только одно сокращение для суммирования частичных результатов. Таким образом, каждый слой требует примерно двух всесокращений (вперед) и двух (назад). Поскольку эти коллективы происходят на каждом уровне, задержка доминирует, поэтому тензорный параллелизм существует за счет быстрых внутриузловых соединений, таких как NVLink, а не за более медленных межузловых сетей.
Освоение тензорного параллелизма для больших моделей
Способ разделить математические вычисления внутри одного слоя нейронной сети на несколько графических процессоров, чтобы модель, слишком большая для одного устройства, могла работать. Это важно, потому что передовые модели содержат сотни миллиардов параметров, которые ни один графический процессор не может хранить или вычислять достаточно быстро в одиночку. Тензорный параллелизм для больших моделей — это технический стандартный блок, который влияет на качество модели, стоимость инфраструктуры, задержку и надежность в масштабе. Чтобы достичь глубокого понимания, рассматривайте тензорный параллелизм для больших моделей как операционную 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 тензорный параллелизм для больших моделей, 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 модели со 175B параметрами путем разделения весовых матриц каждого слоя на 8 графических процессоров в одном узле, подключенном к NVLink, с помощью Megatron-LM.
Обслуживание модели чата с 70B параметрами в vLLM с tensor_parallel_size=4, чтобы веса соответствовали четырем графическим процессорам и реагировали в режиме реального времени.
Разделение голов трансформатора внимания между графическими процессорами, чтобы каждое устройство вычисляло подмножество, а затем объединяло выходные данные для следующего уровня.
Сочетание тензорного параллелизма внутри узлов и конвейерного параллелизма между узлами для обучения моделей с триллионом параметров на больших кластерах графических процессоров.
Шаблоны реализации
Тензорный параллелизм для больших моделей на практике
Обучение модели со 175B параметрами путем разделения весовых матриц каждого слоя на 8 графических процессоров в одном узле, подключенном к NVLink, с помощью Megatron-LM.
Обучение модели со 175B параметрами путем сегментирования весовых матриц каждого уровня по 8 графическим процессорам в одном узле, подключенном к NVLink, с использованием Megatron-LM. 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.
Тензорный параллелизм для больших моделей на практике
Обслуживание модели чата с 70B параметрами в vLLM с tensor_parallel_size=4, чтобы веса соответствовали четырем графическим процессорам и реагировали в режиме реального времени.
Обслуживание модели чата с 70B параметрами в vLLM с tensor_parallel_size=4, чтобы веса соответствовали четырем графическим процессорам и реагировали в режиме реального времени. 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.
Тензорный параллелизм для больших моделей на практике
Разделение голов трансформатора внимания между графическими процессорами, чтобы каждое устройство вычисляло подмножество, а затем объединяло выходные данные для следующего уровня.
Распределение головок преобразователя внимания между графическими процессорами, чтобы каждое устройство вычисляло подмножество, а затем объединяло выходные данные для следующего уровня. 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.
Тензорный параллелизм для больших моделей на практике
Сочетание тензорного параллелизма внутри узлов и конвейерного параллелизма между узлами для обучения моделей с триллионом параметров на больших кластерах графических процессоров.
Сочетание тензорного параллелизма внутри узлов и конвейерного параллелизма между узлами для обучения моделей с триллионом параметров на больших кластерах графических процессоров. 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.
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.