Muhtasari
Njia ya kugawanya hesabu ndani ya safu moja ya neural-network kwenye GPU nyingi ili muundo mkubwa sana kwa kifaa kimoja bado uweze kufanya kazi. Ni muhimu kwa sababu miundo ya mipakani ina mamia ya mabilioni ya vigezo ambavyo hakuna GPU moja inayoweza kushikilia au kukokotoa kwa haraka vya kutosha pekee.
Usambamba wa Tensor kwa Miundo Kubwa ni jengo la kiufundi linaloathiri ubora wa muundo, gharama ya miundombinu, muda wa kusubiri, na kutegemewa kwa kiwango.
Dive ya kina
Usambamba wa kidhibiti (pia huitwa usawa wa muundo wa safu ya ndani) hupasua matiti ya uzani wa mtu binafsi kwenye GPU badala ya kuweka tabaka zima kwenye vifaa tofauti. Katika kibadilishaji kibadilishaji, matriki makubwa ya kuzidisha—makadirio ya uangalifu na MLP ya kulisha-mbele—hugawanywa: kwa mfano, matrix ya kwanza ya uzani wa MLP hugawanywa kwa safu wima na ya pili kwa safu mlalo, kwa hivyo kila GPU inakokotoa kipande na kupunguza moja kwa moja huchanganya matokeo. Uangalifu umegawanywa katika vichwa, na kila GPU inashughulikia kitengo kidogo. Kwa sababu kila GPU hufanya sehemu ya kila safu kwa wakati mmoja, usawa wa tensor hupunguza kumbukumbu kwa kila GPU na kuongeza kasi ya kukokotoa, lakini inahitaji mawasiliano ya mara kwa mara, ya juu-bandwidth kati ya GPU kila safu. Ndio maana kawaida hufungiwa ndani ya nodi iliyounganishwa na NVLink, na kuunganishwa na bomba na usawa wa data kwa mafunzo makubwa sana na kazi za kuhudumia.
Ufahamu wa Kiufundi
Ujanja, unaojulikana na Megatron-LM, ni kuchagua vipimo vya kizigeu ili mawasiliano yawe kidogo. Kugawanya safu wima ya kwanza ya MLP kulingana na safu wima huruhusu kila GPU kutumia kutokuwa na mstari ndani ya nchi bila usawazishaji; kugawanya safu ya pili-busara inamaanisha matokeo yanahitaji tu kupunguza moja ili kujumlisha matokeo ya sehemu. Kwa hivyo, kila safu huleta takriban njia mbili za kupunguzwa (mbele) na mbili (nyuma). Kwa sababu mikusanyiko hii hutokea kila safu, muda wa kusubiri unatawala-kwa hivyo usawa wa tensor huishi nyuma ya viungo vya haraka vya ndani kama NVLink badala ya mitandao ya polepole kati ya nodi.
Ulinganifu wa Tensor kwa Miundo Kubwa
Njia ya kugawanya hesabu ndani ya safu moja ya neural-network kwenye GPU nyingi ili muundo mkubwa sana kwa kifaa kimoja bado uweze kufanya kazi. Ni muhimu kwa sababu miundo ya mipakani ina mamia ya mabilioni ya vigezo ambavyo hakuna GPU moja inayoweza kushikilia au kukokotoa kwa haraka vya kutosha pekee. Usambamba wa Tensor kwa Miundo Kubwa ni jengo la kiufundi linaloathiri ubora wa muundo, gharama ya miundombinu, muda wa kusubiri, na kutegemewa kwa kiwango. Ili kujenga uelewa wa kina, chukulia Usambamba wa Tensor kwa Miundo Kubwa kama kielelezo cha uendeshaji, si kipengele kimoja: kufafanua matokeo yanayotarajiwa, kufafanua mawazo, na kutenganisha kile ambacho mfumo unaweza kufanya kwa uhakika na kile ambacho bado kinahitaji uamuzi wa kitaalamu.
Kwa mazoezi, timu dhabiti zinazotumia Usambamba wa Tensor kwa Miundo Kubwa huboresha usanifu, data na chaguo za miundombinu dhidi ya kutegemewa na gharama. Huandika vigezo dhahiri vya kufaulu, kujaribu dhidi ya data halisi na mtiririko wa kazi, na kurudia kulingana na mifumo ya kushindwa iliyoonekana badala ya ushindi wa mara moja wa benchmark. Hapa ndipo uelewa wa kinadharia unapogeuka kuwa uwezo wa kudumu katika bidhaa, sera na uendeshaji.
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka. Wakati huo huo, Kuboresha kipimo kimoja kunaweza kuficha udhaifu mpana wa mfumo. Mbinu thabiti zaidi ni kuchanganya kasi ya majaribio na nidhamu ya utawala: kuendesha majaribio, kunasa ushahidi, kuchapisha kumbukumbu za maamuzi, na kuendelea kusasisha ulinzi huku tabia ya kielelezo, matarajio ya watumiaji na mahitaji ya udhibiti yanapobadilika.
Athari za kimkakati
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka. Katika utumaji wa ubora wa juu, hii inatafsiriwa katika sheria zinazoweza kupimika za uendeshaji, mipaka ya umiliki, na desturi za ukaguzi wa mara kwa mara ili timu ziweze kuongeza imani badala ya kuongeza utata.
Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi. Katika utumaji wa ubora wa juu, hii inatafsiriwa katika sheria zinazoweza kupimika za uendeshaji, mipaka ya umiliki, na desturi za ukaguzi wa mara kwa mara ili timu ziweze kuongeza imani badala ya kuongeza utata.
Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji. Katika utumaji wa ubora wa juu, hii inatafsiriwa katika sheria zinazoweza kupimika za uendeshaji, mipaka ya umiliki, na desturi za ukaguzi wa mara kwa mara ili timu ziweze kuongeza imani badala ya kuongeza utata.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Kufunza muundo wa kigezo cha 175B kwa kugawanya vipimo vya uzito vya kila safu kwenye GPU 8 katika nodi moja iliyounganishwa na NVLink kwa kutumia Megatron-LM.
Inatumikia muundo wa gumzo wa vigezo 70B katika vLLM na tensor_parallel_size=4 ili uzani utoshee kwenye GPU nne na ujibu kwa wakati halisi.
Kugawanya vichwa vya umakini wa kibadilishaji kwenye GPU ili kila kifaa kikokote kitengo kidogo, kisha kuunganisha matokeo ya safu inayofuata.
Kuchanganya usawa wa tensor ndani ya nodi na usambamba wa bomba kwenye nodi ili kutoa mafunzo kwa miundo ya trilioni ya vigezo kwenye makundi makubwa ya GPU.
Miundo ya Utekelezaji
Usambamba wa Tensor kwa Modeli Kubwa kwa vitendo
Kufunza muundo wa kigezo cha 175B kwa kugawanya vipimo vya uzito vya kila safu kwenye GPU 8 katika nodi moja iliyounganishwa na NVLink kwa kutumia Megatron-LM.
Kufunza muundo wa kigezo cha 175B kwa kugawanya matiti ya uzani wa kila safu kwenye GPU 8 katika nodi moja iliyounganishwa na NVLink kwa kutumia Timu za Megatron-LM kwa kawaida hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua vizingiti vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida zote za tija na gharama za makosa kwa wakati.
Usambamba wa Tensor kwa Modeli Kubwa kwa vitendo
Inatumikia muundo wa gumzo wa vigezo 70B katika vLLM na tensor_parallel_size=4 ili uzani utoshee kwenye GPU nne na ujibu kwa wakati halisi.
Kutumikia muundo wa gumzo wa vigezo 70B katika vLLM na tensor_parallel_size=4 ili uzani ulingane na GPU nne na kujibu kwa wakati halisi Timu hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua vizingiti vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida zote za tija na gharama za makosa kwa wakati.
Usambamba wa Tensor kwa Modeli Kubwa kwa vitendo
Kugawanya vichwa vya umakini wa kibadilishaji kwenye GPU ili kila kifaa kikokote kitengo kidogo, kisha kuunganisha matokeo ya safu inayofuata.
Kugawanya vichwa vya umakini wa kibadilishaji kwenye GPU ili kila kifaa kikokote kitengo kidogo, kisha kuunganisha matokeo kwa safu inayofuata Timu kwa kawaida hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya juu vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida za tija na gharama za hitilafu kwa wakati.
Usambamba wa Tensor kwa Modeli Kubwa kwa vitendo
Kuchanganya usawa wa tensor ndani ya nodi na usambamba wa bomba kwenye nodi ili kutoa mafunzo kwa miundo ya trilioni ya vigezo kwenye makundi makubwa ya GPU.
Kuchanganya ulinganifu wa tensor ndani ya vifundo na ulinganifu wa bomba kwenye vifundo ili kutoa mafunzo kwa miundo ya trilioni ya vigezo kwenye makundi makubwa ya GPU Timu kwa kawaida hupata matokeo bora zaidi zinapofafanua viwango vya ubora mbele, kuweka njia ya kupanda kwa binadamu kwa matukio makali, na kufuatilia faida za tija na gharama za makosa kwa wakati.
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.
Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.
Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.
Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.
Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa. Chukulia kila hatua kama lango la ushahidi: ikiwa vigezo havitatimizwa, sitisha uchapishaji, funga pengo, kisha upanue matumizi.