ภาพรวม
Fully Sharded Data Parallel (FSDP) เป็นเทคนิคการฝึกแบบกระจายที่แยกพารามิเตอร์ของโมเดล การไล่ระดับสี และสถานะเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพออกเป็น GPU จำนวนมาก เพื่อให้แต่ละอุปกรณ์เก็บชิ้นส่วนไว้เท่านั้น ทำให้การฝึกโมเดลขนาดใหญ่เป็นไปได้บนฮาร์ดแวร์ที่ไม่สามารถใส่โมเดลทั้งหมดลงในหน่วยความจำของ GPU ตัวเดียวได้
Sharded Data Parallel เต็มรูปแบบเป็นองค์ประกอบทางเทคนิคที่ส่งผลต่อคุณภาพของโมเดล ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน เวลาแฝง และความน่าเชื่อถือในวงกว้าง
เจาะลึก
ความเท่าเทียมของข้อมูลแบบดั้งเดิมจะเก็บสำเนาของโมเดลไว้บน GPU ทุกตัว ซึ่งจะทำให้หน่วยความจำและขนาดของโมเดลเป็นตัวพิมพ์ใหญ่เปลือง FSDP ซึ่งได้รับความนิยมโดย PyTorch ของ Meta และได้รับแรงบันดาลใจจาก ZeRO ของ Microsoft แทนที่จะแยกสามสิ่งออกจากอุปกรณ์ต่างๆ ได้แก่ พารามิเตอร์ การไล่ระดับสี และสถานะเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ ในระหว่างการส่งต่อ GPU แต่ละตัวจะรวบรวมน้ำหนักเต็มชั่วคราวสำหรับเลเยอร์ที่ประมวลผลผ่านการรวบรวมทั้งหมด รันการคำนวณ จากนั้นปล่อยสำเนาที่รวบรวมไว้ทันที การย้อนกลับทำงานในลักษณะเดียวกัน ตามด้วยการลดการกระจายที่กระจายส่วนการไล่ระดับสีกลับไปยัง GPU ที่เป็นเจ้าของ เนื่องจากอุปกรณ์แต่ละชิ้นจะจัดเก็บแบบจำลองเพียงบางส่วนอย่างถาวร การใช้หน่วยความจำจึงลดลงเป็นเส้นตรงโดยประมาณตามจำนวน GPU ทำให้ทีมสามารถฝึกฝนโมเดลด้วยพารามิเตอร์นับหมื่นหรือหลายร้อยพันล้านได้
ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค
FSDP แลกเปลี่ยนการสื่อสารเพิ่มเติมเพื่อการประหยัดหน่วยความจำ ตุ้มน้ำหนักของแต่ละชั้นได้รับการสร้างขึ้นใหม่ตามความต้องการ โดยรวบรวมทั้งหมดก่อนใช้งานและทิ้งทันที ในขณะที่การไล่ระดับสีจะถูกรวมเข้าด้วยกันและแบ่งโดยมีการลดการกระจาย การสื่อสารสามารถซ้อนทับกับการคำนวณได้โดยการดึงพารามิเตอร์ของเลเยอร์ถัดไปล่วงหน้าในขณะที่เลเยอร์ปัจจุบันทำงาน ซึ่งซ่อนเวลาแฝงของเครือข่ายไว้มาก การปรับแต่งรายละเอียดการแบ่งส่วน (นโยบายการห่อ) จะรักษาสมดุลของขนาดหน่วยความจำกับค่าใช้จ่ายในการสื่อสาร
การเรียนรู้ข้อมูลแบบขนานที่แชร์อย่างสมบูรณ์
Fully Sharded Data Parallel (FSDP) เป็นเทคนิคการฝึกแบบกระจายที่แยกพารามิเตอร์ของโมเดล การไล่ระดับสี และสถานะเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพออกเป็น GPU จำนวนมาก เพื่อให้แต่ละอุปกรณ์เก็บชิ้นส่วนไว้เท่านั้น ทำให้การฝึกโมเดลขนาดใหญ่เป็นไปได้บนฮาร์ดแวร์ที่ไม่สามารถใส่โมเดลทั้งหมดลงในหน่วยความจำของ GPU ตัวเดียวได้ Sharded Data Parallel เต็มรูปแบบเป็นองค์ประกอบทางเทคนิคที่ส่งผลต่อคุณภาพของโมเดล ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน เวลาแฝง และความน่าเชื่อถือในวงกว้าง หากต้องการสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง ให้ถือว่า Fully Sharded Data Parallel เป็นรูปแบบการดำเนินงาน ไม่ใช่คุณลักษณะเดียว: กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ ชี้แจงสมมติฐาน และแยกสิ่งที่ระบบสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือจากสิ่งที่ยังต้องใช้วิจารณญาณจากผู้เชี่ยวชาญ
ในทางปฏิบัติ ทีมที่แข็งแกร่งที่ใช้ Fully Sharded Data Parallel จะปรับสถาปัตยกรรม ข้อมูล และตัวเลือกโครงสร้างพื้นฐานให้เหมาะสมโดยเทียบกับความน่าเชื่อถือและต้นทุน โดยจะบันทึกเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน ทดสอบกับข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่สมจริง และทำซ้ำตามรูปแบบความล้มเหลวที่สังเกตได้ แทนที่จะชนะการวัดประสิทธิภาพเพียงครั้งเดียว นี่คือจุดที่ความเข้าใจทางทฤษฎีกลายเป็นความสามารถที่คงทนของผลิตภัณฑ์ นโยบาย และการดำเนินงาน
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี ในเวลาเดียวกัน การเพิ่มประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐานหนึ่งรายการสามารถซ่อนจุดอ่อนของระบบในวงกว้างได้ แนวทางที่ยืดหยุ่นที่สุดคือการรวมความเร็วของการทดลองเข้ากับวินัยในการกำกับดูแล: ดำเนินการนำร่อง จับหลักฐาน เผยแพร่บันทึกการตัดสินใจ และอัปเดตการป้องกันอย่างต่อเนื่องเมื่อพฤติกรรมของโมเดล ความคาดหวังของผู้ใช้ และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบมีการเปลี่ยนแปลง
ผลกระทบเชิงกลยุทธ์
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี
การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมขับเคลื่อนประสิทธิภาพและต้นทุนการดำเนินงานเป็นเวลาหลายปี ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ
การศึกษาด้านเทคนิคช่วยให้ทีมเลือกกลุ่มที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่กลุ่มใหม่ล่าสุด
การศึกษาด้านเทคนิคช่วยให้ทีมเลือกกลุ่มที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่กลุ่มใหม่ล่าสุด ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ
ตัวเลือกทางวิศวกรรมที่ดีกว่าจะช่วยลดเหตุการณ์ด้านความน่าเชื่อถือในการผลิต
ตัวเลือกทางวิศวกรรมที่ดีกว่าจะช่วยลดเหตุการณ์ด้านความน่าเชื่อถือในการผลิต ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ
การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง
การปรับแต่งโมเดล Llama พารามิเตอร์ 70 พันล้านพารามิเตอร์อย่างละเอียดใน GPU 8 ตัว ซึ่งแยกกันไม่สามารถรับน้ำหนักทั้งหมดได้
ฝึกฝนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ล่วงหน้าที่ห้องปฏิบัติการ AI โดยการแบ่งสถานะเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ (ซึ่งครองหน่วยความจำร่วมกับ Adam) ใน Accelerator หลายร้อยตัว
นักวิจัยใช้เครื่องห่อ FSDP ของ PyTorch เพื่อฝึกเครื่องแปลงสัญญาณวิชั่นบนคลัสเตอร์ของมหาวิทยาลัยโดยไม่ต้องซื้อ GPU รุ่นเรือธงขนาด 80GB
การรวม FSDP เข้ากับ bfloat16 ที่มีความแม่นยำแบบผสมเพื่อลดหน่วยความจำลงครึ่งหนึ่งโดยประมาณ และเพิ่มความเร็วการประมวลผลการฝึกบนโมเดลหลายรูปแบบ
รูปแบบการดำเนินงาน
การแชร์ข้อมูลแบบขนานโดยสมบูรณ์ในทางปฏิบัติ
การปรับแต่งโมเดล Llama พารามิเตอร์ 70 พันล้านพารามิเตอร์อย่างละเอียดใน GPU 8 ตัว ซึ่งแยกกันไม่สามารถรับน้ำหนักทั้งหมดได้
การปรับแต่งโมเดล Llama 70 พันล้านพารามิเตอร์อย่างละเอียดใน GPU 8 ตัว ซึ่งแต่ละทีมไม่สามารถรับน้ำหนักได้เต็มที่ ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
การแชร์ข้อมูลแบบขนานโดยสมบูรณ์ในทางปฏิบัติ
ฝึกฝนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ล่วงหน้าที่ห้องปฏิบัติการ AI โดยการแบ่งสถานะเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ (ซึ่งครองหน่วยความจำร่วมกับ Adam) ใน Accelerator หลายร้อยตัว
การฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ล่วงหน้าที่ห้องปฏิบัติการ AI โดยการแบ่งสถานะเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ (ซึ่งครองหน่วยความจำร่วมกับ Adam) ให้กับตัวเร่งความเร็วหลายร้อยตัว ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
การแชร์ข้อมูลแบบขนานโดยสมบูรณ์ในทางปฏิบัติ
นักวิจัยใช้เครื่องห่อ FSDP ของ PyTorch เพื่อฝึกเครื่องแปลงสัญญาณวิชั่นบนคลัสเตอร์ของมหาวิทยาลัยโดยไม่ต้องซื้อ GPU รุ่นเรือธงขนาด 80GB
นักวิจัยที่ใช้เครื่องห่อ FSDP ของ PyTorch เพื่อฝึกเครื่องแปลงสัญญาณวิชั่นบนคลัสเตอร์ของมหาวิทยาลัยโดยไม่ต้องซื้อ GPU ขนาด 80GB รุ่นเรือธง โดยปกติแล้วทีมจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
การแชร์ข้อมูลแบบขนานโดยสมบูรณ์ในทางปฏิบัติ
การรวม FSDP เข้ากับ bfloat16 ที่มีความแม่นยำแบบผสมเพื่อลดหน่วยความจำลงครึ่งหนึ่งโดยประมาณ และเพิ่มความเร็วการประมวลผลการฝึกบนโมเดลหลายรูปแบบ
การรวม FSDP เข้ากับ bfloat16 ที่มีความแม่นยำแบบผสมเพื่อลดหน่วยความจำลงครึ่งหนึ่งและเร่งความเร็วทรูพุตการฝึกอบรมในโมเดลหลายรูปแบบ โดยปกติแล้วทีมจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป
ความเสี่ยงและรั้ว
การเพิ่มประสิทธิภาพเกณฑ์มาตรฐานหนึ่งรายการสามารถซ่อนจุดอ่อนของระบบในวงกว้างได้
ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานและการบำรุงรักษามักถูกประเมินต่ำไป
ช่องว่างด้านความปลอดภัยและความสามารถในการสังเกตสามารถเพิ่มขึ้นได้เมื่อระบบมีความซับซ้อนมากขึ้น
แผนงานการดำเนินงาน
กำหนดเป้าหมายเวลาแฝง คุณภาพ และต้นทุนก่อนนำไปใช้งาน
กำหนดเป้าหมายเวลาแฝง คุณภาพ และต้นทุนก่อนนำไปใช้งาน ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น
เกณฑ์มาตรฐานภายใต้สภาวะโหลดและข้อมูลจริง
เกณฑ์มาตรฐานภายใต้สภาวะโหลดและข้อมูลจริง ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น
การตรวจสอบเครื่องมือเพื่อหาข้อผิดพลาด การเบี่ยงเบน และผลกระทบต่อผู้ใช้
การตรวจสอบเครื่องมือเพื่อหาข้อผิดพลาด การเบี่ยงเบน และผลกระทบต่อผู้ใช้ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น
เตรียมเส้นทางการย้อนกลับและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ก่อนปรับขนาด
เตรียมเส้นทางการย้อนกลับและการตอบสนองต่อเหตุการณ์ก่อนปรับขนาด ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น