Mfuatano wa Usambamba na Usikivu wa Pete
Usambamba wa mfuatano hugawanya mlolongo mmoja mrefu wa ingizo kwenye GPU nyingi pamoja na kipimo cha tokeni (wakati), na Kuzingatia Mlio huruhusu GPU hizo kujumuisha umakini kwa kupitisha vizuizi vya vitufe/thamani kuzunguka pete.
Muhtasari
Together they make million-token context windows feasible without any single GPU holding the whole sequence.
Dive ya kina
Uangalifu wa kawaida unahitaji kila hoja ili kuona kila funguo/thamani, kwa hivyo kumbukumbu ya kuwezesha kukua na urefu wa mfuatano na K/V kamili lazima ipatikane. Ulinganifu wa mfuatano hugawanya mfuatano hivyo kila GPU inamiliki sehemu ya tokeni (na hoja zao, funguo, thamani). Tahadhari ya Mlio kisha hupanga GPU katika pete ya kimantiki: kila kifaa hudumisha hoja zake za karibu huku vizuizi vya K/V vikipitishwa kuruka-ruka kwenye pete. Kila kizuizi kinapowasili, GPU hukusanya umakini wa sehemu na kukusanya matokeo kwa kutumia online-softmax (hila sawa ya kukimbia max/sum kama FlashAttention). Baada ya mzunguko kamili, kila hoja imeshughulikia kila ufunguo haswa, bila GPU iliyowahi kuhifadhi K/V nzima. Muhimu, mawasiliano ya K/V yanaingiliana na hesabu, kwa hivyo inaongeza gharama ndogo ya saa ya ukutani.
Ufahamu wa Kiufundi
Uangalifu wa Pete hutegemea softmax ya mtandaoni: usikivu unaweza kukokotwa block-kwa-block huku ukiweka upeo wa kukimbia na kiboreshaji cha kawaida, kisha kuongeza kiasi cha pesa cha awali wakati thamani kubwa inaonekana. Hii hufanya matokeo kihisabati kufanana na umakini kamili. Pete hupitisha tensor za K/V pekee (mizani ya saizi iliyo na kizuizi, sio mlolongo kamili), na kwa sababu mawasiliano ya kila hop yanaingiliana na matmul ya block iliyotangulia, kipimo data - sio kumbukumbu - inakuwa sababu ya kuzuia.
Athari za kimkakati
Cost and budget
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
Maamuzi ya wazi zaidi
Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
Quality control
Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Mustakabali wa Usambamba wa Mfuatano na Usikivu wa Pete
Usambamba wa mfuatano unakuwa kiwango cha kawaida kwa mafunzo ya muktadha mrefu na uelekezaji, mara nyingi hujumuishwa na ulinganifu wa tensor na bomba katika miundo sambamba ya '4D' au '5D'. Lahaja kama vile umakini wa mistari au zigzag husawazisha kazi inayosababishwa na ufichaji wa kisababishi. Tarajia pete zinazofahamu juu ya topolojia kwenye NVLink na muunganisho mkali zaidi na upakuaji wa akiba ya KV, ukisukuma urefu wa muktadha wa vitendo kuelekea makumi ya mamilioni ya tokeni za kurejesha, misingi ya msimbo, na hati ndefu.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Kufunza LLM ya muktadha wa tokeni 1 kwa kugawa kila mlolongo kwenye GPU 8 kwa Makini ya Mlio.
Usambamba wa mlolongo wa Megatron-LM kupunguza kumbukumbu ya kuwezesha katika LayerNorm na maeneo ya kuacha shule.
Inachakata kitabu kizima au hazina kubwa ya msimbo katika pasi moja ya mbele bila kukatwa
Kuchanganya Usikivu wa Pete na usawa wa tensor ili kutoshea uelekezaji wa muktadha wa muda mrefu kwenye nodi ya GPU nyingi.
Hatari & Walinzi
Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Ramani ya Utekelezaji
Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Endelea Kuchunguza
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Sequence Parallelism and Ring Attention quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Mwongozo unaofuata
Usambamba wa Tensor kwa Modeli Kubwa
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is Sequence Parallelism and Ring Attention?
Usambamba wa mfuatano hugawanya mlolongo mmoja mrefu wa ingizo kwenye GPU nyingi pamoja na kipimo cha tokeni (wakati), na Kuzingatia Mlio huruhusu GPU hizo kujumuisha umakini kwa kupitisha vizuizi vya vitufe/thamani kuzunguka pete. Kwa pamoja wanafanya madirisha ya muktadha wa tokeni milioni kuwezekana bila GPU yoyote kushikilia mfuatano wote.
Usambamba wa mfuatano hugawanya data katika mwelekeo gani?
Mfuatano wa mfuatano hugawanya mlolongo mmoja kwenye GPU kando ya mhimili wa tokeni/wakati, kwa hivyo kila kifaa kinamiliki tokeni nyingi.
Je! Uangalifu wa Pete hupita nini kati ya GPU zilizopangwa kwa pete?
Kila GPU hudumisha hoja zake za ndani na kupitisha ufunguo/thamani huzuia hop-by-hop kuzunguka pete ili kila swali hatimaye lione kila funguo.
Ni mbinu gani huruhusu umakini kukokotolewa block-block na bado ulingane na umakini kamili haswa?
Softmax ya mtandaoni hufuatilia kiwango cha juu zaidi na jumla kinachoendelea, na kuongeza kiasi cha matokeo kadri inavyohitajika, na kufanya hesabu ya busara ya kuzuia kufanana kiidadi na umakini kamili.
Kwa nini Usikivu wa Mlio hauhitaji GPU yoyote ili kuhifadhi K/V kamili?
Kwa sababu vizuizi vya K/V hufika kwa kuongezeka na kila GPU hukusanya umakini wa kiasi, hakuna kifaa kinachohitaji ufunguo/thamani nzima iliyowekwa kwenye kumbukumbu mara moja.
Usikivu wa Pete huzuia vipi mawasiliano kutawala wakati wa kukimbia?
Kila mawasiliano ya hop ya K/V yamepishana na kuzidisha matrix kwa block ya sasa, kwa hivyo muda wa uhamishaji umefichwa kwa kiasi kikubwa nyuma ya komputa.