Genel Bakış
Tek bir sinir ağı katmanındaki matematiği birden fazla GPU'ya bölmenin bir yolu, böylece bir cihaz için çok büyük bir model çalışmaya devam edebilir. Bu önemlidir çünkü sınır modelleri, tek bir GPU'nun tek başına yeterince hızlı tutamayacağı veya hesaplayamayacağı yüz milyarlarca parametreye sahiptir.
Büyük Modeller için Tensör Paralelliği, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır.
Derin Dalış
Tensör paralelliği (aynı zamanda katman içi model paralelliği olarak da adlandırılır), tüm katmanları ayrı cihazlara koymak yerine bireysel ağırlık matrislerini GPU'lar arasında parçalara ayırır. Bir transformatörde, büyük matris çarpımları (dikkat projeksiyonları ve ileri beslemeli MLP) bölünür: örneğin, MLP'nin ilk ağırlık matrisi sütunlara ve ikincisi satırlara göre bölünür, böylece her GPU bir dilim hesaplar ve tek bir tümünü azaltma işlemi sonuçları birleştirir. Her GPU'nun bir alt kümeyi ele almasıyla dikkat, kafalar arasında bölünmüştür. Her GPU her katmanın bir kısmını aynı anda yaptığı için tensör paralelliği GPU başına belleği azaltır ve hesaplamayı hızlandırır, ancak her katmandaki GPU'lar arasında sık, yüksek bant genişliğine sahip iletişim gerektirir. Bu nedenle genellikle NVLink ile bağlanan bir düğüm içinde sınırlandırılır ve çok büyük eğitim ve hizmet işleri için işlem hattı ve veri paralelliği ile birleştirilir.
Teknik Bilgi
Megatron-LM tarafından popüler hale getirilen püf noktası, iletişimin minimum düzeyde olması için bölme boyutlarını seçmektir. İlk MLP matrisini sütun bazında bölmek, her GPU'nun doğrusal olmamayı senkronizasyon olmadan yerel olarak uygulamasına olanak tanır; ikinci sırayı bölmek, çıktıların kısmi sonuçları toplamak için yalnızca bir tümü-indirgemeye ihtiyaç duyduğu anlamına gelir. Bu nedenle her katman kabaca iki (ileri) ve iki (geri) tamamen azaltma içerir. Bu kolektifler her katmanda meydana geldiğinden gecikme hakimdir; dolayısıyla tensör paralelliği, daha yavaş düğümler arası ağlar yerine NVLink gibi hızlı düğüm içi bağlantıların arkasında yaşar.
Büyük Modeller İçin Tensör Paralelliğinde Uzmanlaşma
Tek bir sinir ağı katmanındaki matematiği birden fazla GPU'ya bölmenin bir yolu, böylece bir cihaz için çok büyük bir model çalışmaya devam edebilir. Bu önemlidir çünkü sınır modelleri, tek bir GPU'nun tek başına yeterince hızlı tutamayacağı veya hesaplayamayacağı yüz milyarlarca parametreye sahiptir. Büyük Modeller için Tensör Paralelliği, model kalitesini, altyapı maliyetini, gecikmeyi ve güvenilirliği geniş ölçekte etkileyen teknik bir yapı taşıdır. Derin bir anlayış oluşturmak için Büyük Modeller için Tensör 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, Büyük Modeller için Tensör 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
Megatron-LM kullanarak her katmanın ağırlık matrisini NVLink'e bağlı tek bir düğümde 8 GPU'ya bölerek 175B parametreli bir modeli eğitme.
Ağırlıkların dört GPU'ya sığması ve gerçek zamanlı yanıt vermesi için vLLM'de tensor_parallel_size=4 ile 70B parametreli bir sohbet modeli sunuluyor.
Her cihazın bir alt kümeyi hesaplaması için transformatörün dikkati GPU'lara dağıtılır ve ardından bir sonraki katman için çıktılar birleştirilir.
Büyük GPU kümelerinde trilyon parametreli modelleri eğitmek için düğümler içindeki tensör paralelliğini ve düğümler arasındaki boru hattı paralelliğini birleştirmek.
Uygulama Modelleri
Uygulamada Büyük Modeller için Tensör Paralelliği
Megatron-LM kullanarak her katmanın ağırlık matrisini NVLink'e bağlı tek bir düğümde 8 GPU'ya bölerek 175B parametreli bir modeli eğitme.
Megatron-LM kullanarak her katmanın ağırlık matrisini NVLink bağlantılı tek bir düğümde 8 GPU'ya bölerek 175B parametreli bir modeli eğitmek Ekipler, kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde genellikle daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Büyük Modeller için Tensör Paralelliği
Ağırlıkların dört GPU'ya sığması ve gerçek zamanlı yanıt vermesi için vLLM'de tensor_parallel_size=4 ile 70B parametreli bir sohbet modeli sunuluyor.
Ağırlıkların dört GPU'ya sığması ve gerçek zamanlı olarak yanıt vermesi için vLLM'de tensor_parallel_size=4 ile 70B parametreli bir sohbet modeli sunmak Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, 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 Büyük Modeller için Tensör Paralelliği
Her cihazın bir alt kümeyi hesaplaması için transformatörün dikkati GPU'lara dağıtılır ve ardından bir sonraki katman için çıktılar birleştirilir.
Her cihazın bir alt kümeyi hesaplaması için transformatörün dikkatini GPU'lara dağıtmak ve ardından bir sonraki katman için çıktıları 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.
Uygulamada Büyük Modeller için Tensör Paralelliği
Büyük GPU kümelerinde trilyon parametreli modelleri eğitmek için düğümler içindeki tensör paralelliğini ve düğümler arasındaki boru hattı paralelliğini birleştirmek.
Büyük GPU kümelerinde trilyon parametreli modelleri eğitmek için düğümlerdeki tensör paralelliğini ve düğümler arasındaki boru hattı paralelliğini 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.