جائزہ
متعدد GPUs میں ایک واحد نیورل نیٹ ورک پرت کے اندر ریاضی کو تقسیم کرنے کا ایک طریقہ تاکہ ایک ڈیوائس کے لیے بہت بڑا ماڈل اب بھی چل سکے۔ اس سے فرق پڑتا ہے کیونکہ فرنٹیئر ماڈلز میں سیکڑوں اربوں پیرامیٹرز ہوتے ہیں جنہیں کوئی بھی GPU اکیلے اتنی تیزی سے پکڑ یا حساب نہیں کرسکتا۔
Tensor Parallelism for Large Models ایک تکنیکی تعمیراتی بلاک ہے جو ماڈل کے معیار، بنیادی ڈھانچے کی لاگت، لیٹنسی اور پیمانے پر قابل اعتماد کو متاثر کرتا ہے۔
گہرا غوطہ
ٹینسر متوازی (جسے انٹرا لیئر ماڈل متوازی بھی کہا جاتا ہے) الگ الگ ڈیوائسز پر پوری تہوں کو لگانے کے بجائے GPUs میں انفرادی وزن کے میٹرکس کو شارڈ کرتا ہے۔ ایک ٹرانسفارمر میں، بڑے میٹرکس کی ضربیں — توجہ دینے کے تخمینے اور فیڈ فارورڈ MLP — کو تقسیم کیا جاتا ہے: مثال کے طور پر، MLP کا پہلا وزن میٹرکس کالموں کے ذریعے اور دوسرا قطاروں کے ذریعے تقسیم کیا جاتا ہے، اس لیے ہر GPU ایک سلائس کی گنتی کرتا ہے اور ایک واحد آل-ریڈوس نتائج کو یکجا کرتا ہے۔ ہر جی پی یو سب سیٹ کو سنبھالنے کے ساتھ، توجہ سروں پر تقسیم ہوتی ہے۔ چونکہ ہر GPU بیک وقت ہر پرت کا حصہ کرتا ہے، اس لیے ٹینسر کی ہم آہنگی فی GPU میموری کو کم کرتی ہے اور کمپیوٹ کو تیز کرتی ہے، لیکن یہ ہر پرت کے درمیان GPUs کے درمیان بار بار، اعلی بینڈوتھ مواصلت کا مطالبہ کرتا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ یہ عام طور پر NVLink کے ذریعے جڑے ہوئے نوڈ کے اندر ہی محدود ہوتا ہے، اور بہت بڑی تربیت اور پیش کرنے والی ملازمتوں کے لیے پائپ لائن اور ڈیٹا کی ہم آہنگی کے ساتھ مل جاتا ہے۔
تکنیکی بصیرت
یہ چال، جسے Megatron-LM نے مقبول بنایا ہے، تقسیم کے طول و عرض کا انتخاب کر رہا ہے تاکہ بات چیت کم سے کم ہو۔ پہلے ایم ایل پی میٹرکس کالم کے حساب سے تقسیم کرنے سے ہر GPU بغیر کسی مطابقت پذیری کے مقامی طور پر نان لائنیرٹی کو لاگو کرنے دیتا ہے۔ دوسری قطار کے حساب سے تقسیم کرنے کا مطلب ہے کہ آؤٹ پٹ کو جزوی نتائج کے لیے صرف ایک تمام کمی کی ضرورت ہے۔ اس طرح ہر پرت تقریباً دو آل کمی (آگے) اور دو (پسماندہ) ہوتی ہے۔ چونکہ یہ اجتماعات ہر پرت میں ہوتے ہیں، اس لیے تاخیر کا غلبہ ہوتا ہے—لہٰذا ٹینسر کی ہم آہنگی تیز رفتار انٹرا نوڈ لنکس کے پیچھے رہتی ہے جیسے NVLink سست انٹر-نوڈ نیٹ ورکس کے بجائے۔
بڑے ماڈلز کے لیے ٹینسر متوازی مہارت حاصل کرنا
متعدد GPUs میں ایک واحد نیورل نیٹ ورک پرت کے اندر ریاضی کو تقسیم کرنے کا ایک طریقہ تاکہ ایک ڈیوائس کے لیے بہت بڑا ماڈل اب بھی چل سکے۔ اس سے فرق پڑتا ہے کیونکہ فرنٹیئر ماڈلز میں سیکڑوں اربوں پیرامیٹرز ہوتے ہیں جنہیں کوئی بھی GPU اکیلے اتنی تیزی سے پکڑ یا حساب نہیں کرسکتا۔ Tensor Parallelism for Large Models ایک تکنیکی تعمیراتی بلاک ہے جو ماڈل کے معیار، بنیادی ڈھانچے کی لاگت، لیٹنسی اور پیمانے پر قابل اعتماد کو متاثر کرتا ہے۔ گہری تفہیم پیدا کرنے کے لیے، بڑے ماڈلز کے لیے Tensor Parallelism کو ایک آپریٹنگ ماڈل کے طور پر سمجھیں، نہ کہ ایک خصوصیت: مطلوبہ نتائج کی وضاحت کریں، مفروضوں کو واضح کریں، اور اس سے الگ کریں کہ سسٹم قابل اعتماد طریقے سے کیا کر سکتا ہے جس کے لیے ابھی بھی ماہرانہ فیصلے کی ضرورت ہے۔
عملی طور پر، بڑے ماڈلز کے لیے Tensor Parallelism کا استعمال کرنے والی مضبوط ٹیمیں قابل اعتماد اور لاگت کے خلاف فن تعمیر، ڈیٹا اور بنیادی ڈھانچے کے انتخاب کو بہتر بناتی ہیں۔ وہ واضح کامیابی کے معیار کی دستاویز کرتے ہیں، حقیقت پسندانہ ڈیٹا اور ورک فلو کے خلاف جانچ کرتے ہیں، اور ایک بار کی بینچ مارک جیت کے بجائے مشاہدہ شدہ ناکامی کے نمونوں کی بنیاد پر اعادہ کرتے ہیں۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں نظریاتی تفہیم مصنوعات، پالیسی اور آپریشنز میں پائیدار صلاحیت میں بدل جاتی ہے۔
فن تعمیر کے فیصلے سالوں تک کارکردگی اور آپریٹنگ لاگت کو آگے بڑھاتے ہیں۔ ایک ہی وقت میں، ایک بینچ مارک کو بہتر بنانا نظام کی وسیع تر کمزوریوں کو چھپا سکتا ہے۔ سب سے زیادہ لچکدار طریقہ یہ ہے کہ تجرباتی رفتار کو حکمرانی کے نظم و ضبط کے ساتھ ملایا جائے: پائلٹ چلائیں، شواہد حاصل کریں، فیصلے کے نوشتہ جات شائع کریں، اور ماڈل رویے، صارف کی توقعات، اور ریگولیٹری تقاضوں کے ارتقا کے ساتھ ساتھ حفاظتی اقدامات کو مسلسل اپ ڈیٹ کریں۔
اسٹریٹجک اثر
فن تعمیر کے فیصلے سالوں تک کارکردگی اور آپریٹنگ لاگت کو آگے بڑھاتے ہیں۔
فن تعمیر کے فیصلے سالوں تک کارکردگی اور آپریٹنگ لاگت کو آگے بڑھاتے ہیں۔ اعلیٰ معیار کی تعیناتیوں میں، اس کا ترجمہ قابل پیمائش آپریٹنگ قواعد، ملکیت کی حدود، اور بار بار نظرثانی کی رسومات میں کیا جاتا ہے تاکہ ٹیمیں ابہام کو بڑھانے کے بجائے اعتماد کو بڑھا سکیں۔
تکنیکی تعلیم ٹیموں کو صحیح اسٹیک منتخب کرنے میں مدد کرتی ہے، نہ صرف جدید ترین۔
تکنیکی تعلیم ٹیموں کو صحیح اسٹیک منتخب کرنے میں مدد کرتی ہے، نہ صرف جدید ترین۔ اعلیٰ معیار کی تعیناتیوں میں، اس کا ترجمہ قابل پیمائش آپریٹنگ قواعد، ملکیت کی حدود، اور بار بار نظرثانی کی رسومات میں کیا جاتا ہے تاکہ ٹیمیں ابہام کو بڑھانے کے بجائے اعتماد کو بڑھا سکیں۔
انجینئرنگ کے بہتر انتخاب پیداوار میں قابل اعتماد واقعات کو کم کرتے ہیں۔
انجینئرنگ کے بہتر انتخاب پیداوار میں قابل اعتماد واقعات کو کم کرتے ہیں۔ اعلیٰ معیار کی تعیناتیوں میں، اس کا ترجمہ قابل پیمائش آپریٹنگ قواعد، ملکیت کی حدود، اور بار بار نظرثانی کی رسومات میں کیا جاتا ہے تاکہ ٹیمیں ابہام کو بڑھانے کے بجائے اعتماد کو بڑھا سکیں۔
حقیقی دنیا کا نفاذ
Megatron-LM کا استعمال کرتے ہوئے ایک NVLink سے منسلک نوڈ میں 8 GPUs میں ہر پرت کے وزن کے میٹرکس کو شارڈنگ کرکے 175B-پیرامیٹر ماڈل کو تربیت دینا۔
tensor_parallel_size=4 کے ساتھ vLLM میں 70B-پیرامیٹر چیٹ ماڈل پیش کرنا تاکہ وزن چار GPUs میں فٹ ہو اور حقیقی وقت میں جواب دیں۔
ٹرانسفارمر کی توجہ کو تقسیم کرنا GPUs پر ہوتا ہے لہذا ہر آلہ ایک سب سیٹ کی گنتی کرتا ہے، پھر اگلی پرت کے لیے آؤٹ پٹ کو جوڑتا ہے۔
بڑے GPU کلسٹرز پر ٹریلین پیرامیٹر ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے نوڈس کے اندر ٹینسر کی ہم آہنگی اور نوڈس میں پائپ لائن کی ہم آہنگی کو یکجا کرنا۔
نفاذ کے پیٹرنز
عملی طور پر بڑے ماڈلز کے لیے Tensor Parallelism
Megatron-LM کا استعمال کرتے ہوئے ایک NVLink سے منسلک نوڈ میں 8 GPUs میں ہر پرت کے وزن کے میٹرکس کو شارڈنگ کرکے 175B-پیرامیٹر ماڈل کو تربیت دینا۔
Megatron-LM ٹیموں کا استعمال کرتے ہوئے ایک NVLink سے منسلک نوڈ میں 8 GPUs میں ہر پرت کے وزن کے میٹرکس کو شارڈنگ کر کے 175B-پیرامیٹر ماڈل کو تربیت دینا عام طور پر اس وقت بہتر نتائج حاصل کرتا ہے جب وہ سامنے کے معیار کی حد کو متعین کرتی ہیں، کنارے کے معاملات کے لیے انسانی اضافہ کا راستہ رکھتے ہیں، اور دونوں وقت کی پیداواری صلاحیتوں میں غلطیوں کو ٹریک کرتے ہیں۔
عملی طور پر بڑے ماڈلز کے لیے Tensor Parallelism
tensor_parallel_size=4 کے ساتھ vLLM میں 70B-پیرامیٹر چیٹ ماڈل پیش کرنا تاکہ وزن چار GPUs میں فٹ ہو اور حقیقی وقت میں جواب دیں۔
tensor_parallel_size=4 کے ساتھ vLLM میں 70B-پیرامیٹر چیٹ ماڈل پیش کرنا تاکہ وزن چار GPUs میں فٹ ہو جائے اور ریئل ٹائم میں جواب دیا جائے جب ٹیمیں معیار کی حد کو سامنے رکھیں، ایج کیسز کے لیے انسانی ترقی کا راستہ رکھیں، اور وقت کے ساتھ ساتھ پیداواری فوائد اور غلطی کے اخراجات دونوں کو ٹریک کریں۔
عملی طور پر بڑے ماڈلز کے لیے Tensor Parallelism
ٹرانسفارمر کی توجہ کو تقسیم کرنا GPUs پر ہوتا ہے لہذا ہر آلہ ایک سب سیٹ کی گنتی کرتا ہے، پھر اگلی پرت کے لیے آؤٹ پٹ کو جوڑتا ہے۔
GPUs میں ٹرانسفارمر کی توجہ کو تقسیم کرنا اس لیے ہر ڈیوائس سب سیٹ کی گنتی کرتا ہے، پھر اگلی پرت کے لیے آؤٹ پٹس کو جوڑنا ٹیمیں عام طور پر اس وقت بہتر نتائج حاصل کرتی ہیں جب وہ کوالٹی تھریش ہولڈ کو سامنے رکھتے ہیں، ایج کیسز کے لیے انسانی اضافہ کا راستہ رکھتے ہیں، اور وقت کے ساتھ ساتھ پیداواری فوائد اور غلطی کے اخراجات دونوں کو ٹریک کرتے ہیں۔
عملی طور پر بڑے ماڈلز کے لیے Tensor Parallelism
بڑے GPU کلسٹرز پر ٹریلین پیرامیٹر ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے نوڈس کے اندر ٹینسر کی ہم آہنگی اور نوڈس میں پائپ لائن کی ہم آہنگی کو یکجا کرنا۔
بڑے GPU کلسٹرز پر ٹریلین پیرامیٹر ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے نوڈس کے اندر ٹینسر کی ہم آہنگی اور پائپ لائن کی ہم آہنگی کو یکجا کرنا ٹیمیں عام طور پر اس وقت بہتر نتائج حاصل کرتی ہیں جب وہ کوالٹی تھریش ہولڈز کو سامنے رکھتے ہیں، کنارے کے معاملات کے لیے انسانی ترقی کا راستہ رکھتے ہیں، اور وقت کے ساتھ ساتھ پیداواری فوائد اور غلطی کے اخراجات دونوں کو ٹریک کرتے ہیں۔
خطرات اور گارڈریلز
ایک بینچ مارک کو بہتر بنانا نظام کی وسیع تر کمزوریوں کو چھپا سکتا ہے۔
بنیادی ڈھانچے اور دیکھ بھال کے اخراجات کو اکثر کم سمجھا جاتا ہے۔
سیکورٹی اور مشاہداتی فرق بڑھ سکتا ہے کیونکہ نظام زیادہ پیچیدہ ہو جاتا ہے۔
نفاذ کا روڈ میپ
نفاذ سے پہلے تاخیر، معیار اور لاگت کے اہداف کی وضاحت کریں۔
نفاذ سے پہلے تاخیر، معیار اور لاگت کے اہداف کی وضاحت کریں۔ ہر قدم کو ثبوت کے دروازے کے طور پر دیکھیں: اگر معیار پر پورا نہیں اترتے ہیں، تو رول آؤٹ کو روک دیں، خلا کو بند کریں، اور تب ہی استعمال کو بڑھا دیں۔
حقیقت پسندانہ بوجھ اور ڈیٹا کی شرائط کے تحت بینچ مارک۔
حقیقت پسندانہ بوجھ اور ڈیٹا کی شرائط کے تحت بینچ مارک۔ ہر قدم کو ثبوت کے دروازے کے طور پر دیکھیں: اگر معیار پر پورا نہیں اترتے ہیں، تو رول آؤٹ کو روک دیں، خلا کو بند کریں، اور تب ہی استعمال کو بڑھا دیں۔
غلطیوں، بڑھے ہوئے، اور صارف کے اثرات کے لیے آلے کی نگرانی۔
غلطیوں، بڑھے ہوئے، اور صارف کے اثرات کے لیے آلے کی نگرانی۔ ہر قدم کو ثبوت کے دروازے کے طور پر دیکھیں: اگر معیار پر پورا نہیں اترتے ہیں، تو رول آؤٹ کو روک دیں، خلا کو بند کریں، اور تب ہی استعمال کو بڑھا دیں۔
اسکیلنگ سے پہلے رول بیک اور واقعہ کے ردعمل کے راستے تیار کریں۔
اسکیلنگ سے پہلے رول بیک اور واقعہ کے ردعمل کے راستے تیار کریں۔ ہر قدم کو ثبوت کے دروازے کے طور پر دیکھیں: اگر معیار پر پورا نہیں اترتے ہیں، تو رول آؤٹ کو روک دیں، خلا کو بند کریں، اور تب ہی استعمال کو بڑھا دیں۔