Genel Bakış
Bir model tek bir GPU'ya sığmayacak kadar büyük olduğunda model ve işlem hattı paralelliği, modeli cihazlar arasında böler. Yüz milyarlarca parametreye sahip dev dil modellerinin eğitilmesini fiziksel olarak mümkün kılan şey budur.
Model ve Boru Hattı Paralelliği, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır.
Derin Dalış
Model paralelliği, tek bir modeli birden fazla GPU'ya böler, böylece hiçbir cihazın tüm ağırlığı taşımasına gerek kalmaz. İki ana lezzet var. Tensör (katman içi) paralelliği, her biri çıktının bir kısmını hesaplayan GPU'lar arasında büyük bir matris çarpımının kesilmesi gibi, matematiği bir katman içinde böler. İşlem hattı (katmanlar arası) paralelliği, farklı GPU'lara farklı ardışık katmanlar atar, böylece katman bloğu 1 GPU 0'da, blok 2 GPU 1'de yaşar ve aktivasyonlar bir montaj hattı gibi ileriye aktarılarak böyle devam eder. Saf ardışık düzen oluşturmanın zorluğu 'balon'dur: GPU 0 ilk partide çalışırken, aşağı yöndeki GPU'lar boşta kalır. İşlem hattı, her partiyi mikro partilere bölerek tüm aşamaların meşgul kalmasını sağlar ve kullanımı önemli ölçüde artırır.
Teknik Bilgi
Tensör paralelliği (NVIDIA Megatron-LM'de olduğu gibi), ağırlık matrislerini sütun veya satır bazında böler ve kısmi sonuçları yeniden birleştirmek için all-reduce'u kullanarak iletişimi hızlı bir NVLink düğümü içinde tutar. İşlem hattı paralelliği (GPipe, PipeDream), partiyi kademeli bir programda aşamalar boyunca akan mikro partilere bölerek boş 'balon' süresini kısaltır. İkisi genellikle bir düğüm içindeki tensör paralelliği ve düğümler arasındaki boru hattı paralelliği ile birlikte katmanlanır.
Model ve Boru Hattı Paralelliğinde Uzmanlaşma
Bir model tek bir GPU'ya sığmayacak kadar büyük olduğunda model ve işlem hattı paralelliği, modeli cihazlar arasında böler. Yüz milyarlarca parametreye sahip dev dil modellerinin eğitilmesini fiziksel olarak mümkün kılan şey budur. Model ve Boru Hattı Paralelliği, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır. Derin bir anlayış oluşturmak için Model ve Boru Hattı Paralelliğini tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın: arzu edilen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.
Uygulamada Model ve Boru Hattı Paralelliğini kullanan güçlü ekipler, mimariyi, verileri ve altyapı seçimlerini güvenilirlik ve maliyete göre optimize eder. Açık başarı kriterlerini belgeliyorlar, gerçekçi verilere ve iş akışlarına göre test ediyorlar ve tek seferlik kıyaslama kazanımları yerine gözlemlenen başarısızlık modellerine dayalı olarak yineleniyorlar. Burası teorik anlayışın ürün, politika ve operasyonlar genelinde dayanıklı yeteneğe dönüştüğü yerdir.
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler. Aynı zamanda, bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir. En dayanıklı yaklaşım, deneme hızını yönetişim disiplini ile birleştirmektir: pilot uygulamaları çalıştırın, kanıtları toplayın, karar günlüklerini yayınlayın ve model davranışı, kullanıcı beklentileri ve düzenleyici gereksinimler geliştikçe koruma önlemlerini sürekli olarak güncelleyin.
Stratejik Etki
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler.
Mimari kararlar yıllarca performansı ve işletme maliyetini etkiler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur.
Teknik eğitim, ekiplerin yalnızca en yenisini değil, doğru yığını seçmesine de yardımcı olur. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır.
Daha iyi mühendislik seçenekleri, üretimdeki güvenilirlik olaylarını azaltır. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Gerçek Dünya Uygulaması
Tensör paralelliği yoluyla her transformatör katmanının dikkatini ve ileri besleme matrislerini GPU'lar arasında bölen NVIDIA Megatron-LM ile GPT tarzı modelleri eğitme.
Mikro gruplama onları meşgul ederken dev bir vizyonun veya dil modelinin farklı katmanlarını ayrı hızlandırıcılara yerleştirmek için GPipe'ı kullanmak.
DeepSpeed'in yüz milyarlarca parametreli bir modeli birçok düğümdeki aşamalara bölen boru hattı motoru.
Tek bir 8 GPU'lu sunucu içindeki tensör paralelliğini, tek bir makine için çok büyük bir modeli eğitmek üzere birden fazla sunucuya yayılan boru hattı paralelliğiyle birleştirmek.
Uygulama Modelleri
Uygulamada Model ve Boru Hattı Paralelliği
Tensör paralelliği yoluyla her transformatör katmanının dikkatini ve ileri besleme matrislerini GPU'lar arasında bölen NVIDIA Megatron-LM ile GPT tarzı modelleri eğitme.
Tensör paralelliği yoluyla her bir transformatör katmanının dikkatini ve ileri besleme matrislerini GPU'lar arasında bölen NVIDIA Megatron-LM ile GPT tarzı modelleri eğitmek Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Model ve Boru Hattı Paralelliği
Mikro gruplama onları meşgul ederken dev bir vizyonun veya dil modelinin farklı katmanlarını ayrı hızlandırıcılara yerleştirmek için GPipe'ı kullanmak.
Mikro gruplama onları meşgul ederken dev bir vizyonun veya dil modelinin farklı katmanlarını ayrı hızlandırıcılara yerleştirmek için GPipe'ı kullanmak Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Model ve Boru Hattı Paralelliği
DeepSpeed'in yüz milyarlarca parametreli bir modeli birçok düğümdeki aşamalara bölen boru hattı motoru.
DeepSpeed'in yüz milyarlarca parametreli bir modeli birçok düğümdeki aşamalara bölen işlem hattı motoru Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Model ve Boru Hattı Paralelliği
Tek bir 8 GPU'lu sunucu içindeki tensör paralelliğini, tek bir makine için çok büyük bir modeli eğitmek üzere birden fazla sunucuya yayılan boru hattı paralelliğiyle birleştirmek.
Tek bir 8 GPU'lu sunucu içindeki tensör paralelliğini, tek bir makine için çok büyük bir modeli eğitmek amacıyla birden çok sunucuyu kapsayan boru hattı paralelliğiyle birleştirmek Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Riskler ve Korkuluklar
Bir kıyaslamayı optimize etmek daha geniş sistem zayıflıklarını gizleyebilir.
Altyapı ve bakım maliyetleri genellikle hafife alınır.
Sistemler karmaşıklaştıkça güvenlik ve gözlemlenebilirlik boşlukları büyüyebilir.
Uygulama Yol Haritası
Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın.
Uygulamadan önce gecikmeyi, kaliteyi ve maliyet hedeflerini tanımlayın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın.
Gerçekçi yük ve veri koşulları altında kıyaslama yapın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme.
Hatalar, sapmalar ve kullanıcı etkisi için cihaz izleme. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın.
Ölçeklendirmeden önce geri alma ve olay müdahale yollarını hazırlayın. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.