随笔分类 - 001_机器学习
摘要:NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。
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摘要:NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。本文将对 Megatron 的基本架构做一下梳理。
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摘要:NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。
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摘要:FSDP是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本,可以认为是对标微软 ZeRO,目标是训练超大规模模型,本文我们介绍 Activation recomputation 相关知识。
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摘要:FSDP是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本,可以认为是对标微软 ZeRO,目标是训练超大规模模型,之前文章之中我们谈到了FSDP支持混合精度训练,所以我们再来看看相关知识。
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摘要:FSDP是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本,可以认为是对标微软 ZeRO,目标是训练超大规模模型。前文我们介绍了 FSDP 如何使用,本文从源码角度来介绍 FSDP 如何实现 offload。
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摘要:FSDP是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本,可以认为是对标微软 ZeRO,目标是训练超大规模模型。前文我们介绍了 FSDP 如何使用,本文从源码角度来介绍 FSDP 如何实现参数分区。
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摘要:FSDP(Fully Sharded Data Parallel)是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本,可以认为是对标微软 ZeRO,其本质是 parameter sharding。
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摘要:本文以Google 论文 [Automatic Cross-Replica Sharding of Weight Update in Data-Parallel Training]为主来学习Parameter Sharding。
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摘要:本文以论文和官博为主来进行分析ZeRO,这是微软开发的一个可以高效利用显存的优化器,其会将模型状态量(优化器状态,梯度和模型参数)分布在多个并行 GPU 之上,目的是在不使用模型并行的情况下对让数十亿参数模型进行训练。
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摘要:PyTorch Zero Redundancy Optimizer 是一类旨在解决数据并行训练和模型并行训练之间权衡问题的算法。Zero Redundacy Optimizer 的思想来源于微软的ZeRO,具体实现是基于 Fairscale 的OSS。
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摘要:“Bagua“ 是快手和苏黎世理工(ETH Zürich)联合开发的分布式训练框架。其专门针对分布式的场景设计特定的优化算法,实现算法和系统层面的联合优化,力图极致化分布式训练的效率。
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摘要:“Bagua“ 是快手和苏黎世理工(ETH Zürich)联合开发的分布式训练框架。其专门针对分布式的场景设计特定的优化算法,实现算法和系统层面的联合优化,力图极致化分布式训练的效率。
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摘要:“Bagua“ 是快手和苏黎世理工(ETH Zürich)联合开发的分布式训练框架。其专门针对分布式的场景设计特定的优化算法,实现算法和系统层面的联合优化,力图极致化分布式训练的效率。
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摘要:本文分析如何处理节点变化。即对成员更改作出反应,并使用新的成员来重启所有workers,从而实现弹性训练。
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摘要:关于PyTorch弹性训练,迄今为止我们已经分别介绍了 Agent 和 rendezous,但是有些部分并没有深入,比如监控,本文就把它们统一起来,对弹性训练做一个整体逻辑上的梳理。
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摘要:在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,介绍了官方的几个例子,我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练,本文是第五篇,看看Rendezvous 的内部引擎,比如如何处理节点加入,节点离开,等待,心跳等等。
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摘要:在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,介绍了官方的几个例子,我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练,本文是第四篇,看看Rendezvous 的结构和总体逻辑。
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摘要:在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,介绍了官方的几个例子,我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练,本文是第三篇,看看弹性代理的基本功能。
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摘要:在前面的文章之中,我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块,介绍了官方的几个例子,我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练,本文是第二篇,重点关注的是如何启动弹性训练,并且可以对系统总体架构有所了解。
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