گائیڈ سے منسلک کوئز · مشکل سطح
بڑے ماڈلز کوئز کے لیے ٹینسر متوازی
چیک کرتا ہے کہ کس طرح ٹینسر متوازی پرت میٹرکس کو شارڈ کرتا ہے، جزوی آؤٹ پٹ کو جوڑتا ہے، توجہ کے سروں کو تقسیم کرتا ہے اور کثیر محور کے متوازی میں فٹ بیٹھتا ہے۔
سوال 1 کی 8
GPUs میں ٹینسر متوازی کیا تقسیم ہوتا ہے؟
ہر سوال کا جائزہ لیں۔8 سوالات
جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔
- GPUs میں ٹینسر متوازی کیا تقسیم ہوتا ہے؟
- ایک پرت کے اندر وزن کی پیمائش
- الگ الگ GPUs پر رکھی گئی پوری پرتیں۔
- مختلف تربیتی ڈیٹاسیٹس
- اصلاحی سیکھنے کی شرح
- Megatron طرز کے MLP تقسیم میں، مواصلات کو کم سے کم کرنے کے لیے دو ویٹ میٹرکس کو کیسے تقسیم کیا جاتا ہے؟
- کالم کے لحاظ سے دونوں
- پہلا کالم وار، دوسری قطار وار
- دونوں صف وار
- وہ بالکل تقسیم نہیں ہیں۔
- ٹینسر متوازی کو عام طور پر ایک نوڈ کے اندر کیوں رکھا جاتا ہے؟
- نوڈس GPUs نہیں چلا سکتے
- مختلف نوڈس میں GPUs مختلف ریاضی کا استعمال کرتے ہیں۔
- اسے NVLink کی طرف سے بہترین پیش کردہ اعلی بینڈوتھ مواصلات کی ضرورت ہے۔
- یہ ایک قانونی تقاضا ہے۔
- ٹینسر متوازی کے تحت توجہ کا طریقہ کار عام طور پر کیسے متوازی ہوتا ہے؟
- ہر GPU کو بے کار طور پر مکمل توجہ کی گنتی دے کر
- توجہ کو مکمل طور پر چھوڑ کر
- توجہ کو کنولیشن میں تبدیل کرکے
- توجہ کے سروں میں تقسیم کرکے، ہر GPU ایک سب سیٹ کو سنبھالتا ہے۔
- کون سا اجتماعی آپریشن عام طور پر ٹینسر کے متوازی میں جزوی نتائج کو یکجا کرتا ہے؟
- ایک تمام کمی
- فائل کاپی
- ڈیٹا بیس میں شامل ہونا
- ایک DNS تلاش
- ٹینسر متوازی عام طور پر '3D متوازی' میں کیسے فٹ ہوتا ہے؟
- یہ متوازی کی دوسری تمام شکلوں کی جگہ لے لیتا ہے۔
- یہ پائپ لائن اور ڈیٹا کی ہم آہنگی کے ساتھ ملا ہوا ہے۔
- یہ صرف کسی دوسرے متوازی کے بغیر کام کرتا ہے۔
- یہ صرف تصویری ماڈلز کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
- After the row-wise partition of an MLP’s second matrix, why must GPUs combine partial outputs?
- The GPUs each hold a different optimizer
- The result is a vocabulary probability that must be sorted
- Each GPU computed a partial contribution to the same output, so the pieces must be summed
- The model needs to average separate datasets
- Why can interconnect latency limit tensor-parallel scaling across distant nodes?
- Tensor parallelism never communicates between GPUs
- The attention mask must be copied after every token
- Every GPU trains a separate model
- Collectives are required repeatedly within layers, so communication latency accumulates