Огляд
Спосіб розділити математику всередині одного шару нейронної мережі на кілька графічних процесорів, щоб модель, завелика для одного пристрою, могла працювати. Це важливо, оскільки граничні моделі мають сотні мільярдів параметрів, які жоден графічний процесор не може утримувати або обчислювати достатньо швидко.
Тензорний паралелізм для великих моделей — це технічний будівельний блок, який впливає на якість моделі, вартість інфраструктури, затримку та надійність у масштабі.
Глибоке занурення
Паралелізм тензорів (також званий паралелізмом внутрішньорівневої моделі) розподіляє окремі вагові матриці на графічні процесори, а не розміщує цілі шари на окремих пристроях. У трансформаторі множення великої матриці — проекції уваги та прямий MLP — розділені: наприклад, перша вагова матриця MLP поділена на стовпці, а друга — на рядки, тому кожен графічний процесор обчислює зріз, а єдине повне зменшення об’єднує результати. Увага розподіляється між головами, кожен GPU обробляє підмножину. Оскільки кожен графічний процесор виконує частину кожного рівня одночасно, тензорний паралелізм зменшує пам’ять кожного графічного процесора та прискорює обчислення, але вимагає частого широкосмугового зв’язку між графічним процесором кожного рівня. Ось чому він зазвичай обмежується вузлом, підключеним за допомогою NVLink, і поєднується з конвеєром і паралелізмом даних для дуже великих завдань навчання та обслуговування.
Технічне розуміння
Трюк, популяризований Megatron-LM, полягає в тому, щоб вибрати розміри перегородок, щоб спілкування було мінімальним. Поділ першої матриці MLP на стовпці дозволяє кожному GPU застосовувати нелінійність локально без синхронізації; Розбиття другого рядка означає, що вихідні дані потребують лише одного повного зменшення, щоб підсумувати часткові результати. Таким чином, кожен шар містить приблизно два повних скорочення (вперед) і два (назад). Оскільки ці колективи відбуваються на кожному рівні, затримка домінує, тому тензорний паралелізм живе за швидкими внутрішньовузловими зв’язками, такими як NVLink, а не за повільнішими міжвузловими мережами.
Освоєння тензорного паралелізму для великих моделей
Спосіб розділити математику всередині одного шару нейронної мережі на кілька графічних процесорів, щоб модель, завелика для одного пристрою, могла працювати. Це важливо, оскільки граничні моделі мають сотні мільярдів параметрів, які жоден графічний процесор не може утримувати або обчислювати достатньо швидко. Тензорний паралелізм для великих моделей — це технічний будівельний блок, який впливає на якість моделі, вартість інфраструктури, затримку та надійність у масштабі. Щоб побудувати глибоке розуміння, розглядайте тензорний паралелізм для великих моделей як операційну модель, а не як окрему функцію: визначте бажані результати, уточніть припущення та відокремте те, що система може зробити надійно, від того, що все ще вимагає експертної оцінки.
На практиці сильні команди, які використовують тензорний паралелізм для великих моделей, оптимізують вибір архітектури, даних та інфраструктури в порівнянні з надійністю та вартістю. Вони документують чіткі критерії успіху, перевіряють реалістичні дані та робочі процеси та виконують ітерацію на основі спостережуваних моделей невдач, а не одноразових перемог у тестах. Саме тут теоретичне розуміння перетворюється на довготривалу здатність щодо продуктів, політики та операцій.
Архітектурні рішення збільшують продуктивність і експлуатаційні витрати протягом багатьох років. У той же час оптимізація одного тесту може приховати ширші слабкі сторони системи. Найбільш стійкий підхід полягає в поєднанні швидкості експериментів із дисципліною управління: запускайте пілотні проекти, збирайте докази, публікуйте журнали рішень і постійно оновлюйте запобіжні заходи в міру розвитку поведінки моделі, очікувань користувачів і нормативних вимог.
Стратегічний вплив
Архітектурні рішення збільшують продуктивність і експлуатаційні витрати протягом багатьох років.
Архітектурні рішення збільшують продуктивність і експлуатаційні витрати протягом багатьох років. У високоякісних розгортаннях це перетворюється на вимірювані правила роботи, межі власності та повторювані ритуали перевірки, щоб команди могли масштабувати впевненість замість масштабування неоднозначності.
Технічна освіта допомагає командам вибрати правильний стек, а не лише найновіший.
Технічна освіта допомагає командам вибрати правильний стек, а не лише найновіший. У високоякісних розгортаннях це перетворюється на вимірювані правила роботи, межі власності та повторювані ритуали перевірки, щоб команди могли масштабувати впевненість замість масштабування неоднозначності.
Кращий інженерний вибір зменшує проблеми з надійністю у виробництві.
Кращий інженерний вибір зменшує проблеми з надійністю у виробництві. У високоякісних розгортаннях це перетворюється на вимірювані правила роботи, межі власності та повторювані ритуали перевірки, щоб команди могли масштабувати впевненість замість масштабування неоднозначності.
Впровадження в реальному світі
Навчання моделі з параметрами 175B шляхом розподілу вагових матриць кожного шару на 8 GPU в одному вузлі, підключеному за допомогою NVLink, за допомогою Megatron-LM.
Обслуговування моделі чату з параметрами 70B у vLLM із tensor_parallel_size=4, щоб ваги відповідали чотирьом графічним процесорам і відповідали в реальному часі.
Розподіл уваги трансформатора між графічним процесором, щоб кожен пристрій обчислював підмножину, а потім об’єднував виходи для наступного рівня.
Поєднання тензорного паралелізму всередині вузлів і конвеєрного паралелізму між вузлами для навчання моделей з трильйонами параметрів на великих кластерах GPU.
Шаблони реалізації
Тензорний паралелізм для великих моделей на практиці
Навчання моделі з параметрами 175B шляхом розподілу вагових матриць кожного шару на 8 GPU в одному вузлі, підключеному за допомогою NVLink, за допомогою Megatron-LM.
Навчання моделі з параметрами 175B шляхом розподілу вагових матриць кожного шару на 8 графічних процесорів в одному вузлі, підключеному до NVLink, за допомогою Megatron-LM Teams зазвичай отримують кращі результати, коли визначають порогові значення якості наперед, зберігають шлях ескалації людини для крайніх випадків і відстежують підвищення продуктивності та витрати на помилки з часом.
Тензорний паралелізм для великих моделей на практиці
Обслуговування моделі чату з параметрами 70B у vLLM із tensor_parallel_size=4, щоб ваги відповідали чотирьом графічним процесорам і відповідали в реальному часі.
Обслуговування моделі чату із 70 B-параметрів у vLLM із tensor_parallel_size=4, щоб ваги відповідали чотирьом графічним процесорам і реагували в режимі реального часу. Команди зазвичай отримують кращі результати, коли заздалегідь визначають порогові значення якості, зберігають шлях ескалації людини для крайніх випадків і відстежують підвищення продуктивності та витрати на помилки з часом.
Тензорний паралелізм для великих моделей на практиці
Розподіл уваги трансформатора між графічним процесором, щоб кожен пристрій обчислював підмножину, а потім об’єднував виходи для наступного рівня.
Розподіл уваги трансформатора між графічними процесорами, щоб кожен пристрій обчислював підмножину, а потім об’єднував виходи для наступного рівня. Команди зазвичай отримують кращі результати, коли вони визначають порогові значення якості наперед, зберігають шлях ескалації людини для крайніх випадків і відстежують підвищення продуктивності та витрати на помилки з часом.
Тензорний паралелізм для великих моделей на практиці
Поєднання тензорного паралелізму всередині вузлів і конвеєрного паралелізму між вузлами для навчання моделей з трильйонами параметрів на великих кластерах GPU.
Поєднання тензорного паралелізму в межах вузлів і конвеєрного паралелізму між вузлами для навчання моделей із трильйонами параметрів на великих кластерах графічних процесорів. Команди зазвичай отримують кращі результати, коли визначають порогові значення якості наперед, зберігають шлях ескалації людини для крайніх випадків і відстежують підвищення продуктивності та витрати на помилки з часом.
Ризики та огорожі
Оптимізація одного тесту може приховати ширші слабкі сторони системи.
Витрати на інфраструктуру та обслуговування часто недооцінюються.
Прогалини в безпеці та спостережуваності можуть зростати в міру ускладнення систем.
Дорожня карта впровадження
Визначте цільові показники затримки, якості та вартості перед впровадженням.
Визначте цільові показники затримки, якості та вартості перед впровадженням. Розглядайте кожен крок як джерело доказів: якщо критерії не відповідають, призупиніть розгортання, закрийте прогалину й лише потім розширюйте використання.
Тест за реалістичних умов навантаження та даних.
Тест за реалістичних умов навантаження та даних. Розглядайте кожен крок як джерело доказів: якщо критерії не відповідають, призупиніть розгортання, закрийте прогалину й лише потім розширюйте використання.
Моніторинг інструментів на наявність помилок, дрейфу та впливу користувача.
Моніторинг інструментів на наявність помилок, дрейфу та впливу користувача. Розглядайте кожен крок як джерело доказів: якщо критерії не відповідають, призупиніть розгортання, закрийте прогалину й лише потім розширюйте використання.
Перед масштабуванням підготуйте шляхи відкату та реагування на інциденти.
Перед масштабуванням підготуйте шляхи відкату та реагування на інциденти. Розглядайте кожен крок як джерело доказів: якщо критерії не відповідають, призупиніть розгортання, закрийте прогалину й лише потім розширюйте використання.