[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现
[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现
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0x00 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。
本系列大概有6～7篇文章，通过论文和源码和大家一起学习研究。本文将看看 Megatron 如何处理模型并行。
本系列其他文章为：
[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础
[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构
0x01 并行Transformer层
在论文篇之中，我们了解到，因为模型越来越大，其尺寸远远超过了处理器的内存限制，因此产生了诸如激活检查点（activation checkpointing）这样的内存管理技术。而模型并行则通过对模型进行各种分片来克服单个处理器内存限制，这样模型权重和其关联的优化器状态就可以分散到多个设备之上。
ParallelTransformerLayer 就是对 Transformer 层的并行实现，所以我们接着分析。
1.1 初始化
ParallelTransformerLayer 初始化方法之中，建立了如下：
- 生成一个LayerNorm处理输入数据。
- 生成并行Attention。
- 生成处理attention输出的LayerNorm。
- 如果是decoder，则生成一个ParallelAttention。
- 生成一个并行MLP。
class ParallelTransformerLayer(MegatronModule):
"""A single transformer layer.
Transformer layer takes input with size [b, s, h] and returns an
output of the same size.
"""
def __init__(self, init_method, output_layer_init_method,
layer_number, layer_type=LayerType.encoder,
self_attn_mask_type=AttnMaskType.padding):
args = get_args()
super(ParallelTransformerLayer, self).__init__()
self.layer_number = layer_number
self.layer_type = layer_type
self.apply_residual_connection_post_layernorm \
= args.apply_residual_connection_post_layernorm
self.bf16 = args.bf16
self.fp32_residual_connection = args.fp32_residual_connection
# Layernorm on the input data.
self.input_layernorm = LayerNorm( # 生成一个LayerNorm处理输入数据
args.hidden_size,
eps=args.layernorm_epsilon,
no_persist_layer_norm=args.no_persist_layer_norm)
# Self attention.
self.self_attention = ParallelAttention( # 生成并行Attention
init_method,
output_layer_init_method,
layer_number,
attention_type=AttnType.self_attn,
attn_mask_type=self_attn_mask_type)
self.hidden_dropout = args.hidden_dropout
self.bias_dropout_fusion = args.bias_dropout_fusion
# Layernorm on the attention output
self.post_attention_layernorm = LayerNorm( # 生成处理attention输出的LayerNorm
args.hidden_size,
eps=args.layernorm_epsilon,
no_persist_layer_norm=args.no_persist_layer_norm)
if self.layer_type == LayerType.decoder: # 如果本层是decoder
self.inter_attention = ParallelAttention( # 则生成一个ParallelAttention
init_method,
output_layer_init_method,
layer_number,
attention_type=AttnType.cross_attn)
# Layernorm on the attention output.
self.post_inter_attention_layernorm = LayerNorm(
args.hidden_size,
eps=args.layernorm_epsilon,
no_persist_layer_norm=args.no_persist_layer_norm)
# MLP
self.mlp = ParallelMLP(init_method, # 生成一个并行MLP
output_layer_init_method)
对应就是：
1.2 前向传播
其前向传播方法如下，就是调用各种成员函数进行前向操作。
def forward(self, hidden_states, attention_mask,
encoder_output=None, enc_dec_attn_mask=None,
inference_params=None):
# hidden_states: [b, s, h]
# Layer norm at the beginning of the transformer layer.
layernorm_output = self.input_layernorm(hidden_states) # 对输入进行处理
# Self attention.
attention_output, attention_bias = \ # attention操作
self.self_attention(
layernorm_output,
attention_mask,
inference_params=inference_params)
# Residual connection. 残差连接
if self.apply_residual_connection_post_layernorm:
residual = layernorm_output #norm之后结果作为X
else:
residual = hidden_states # 原始输入X
# jit scripting for a nn.module (with dropout) is not
# trigerring the fusion kernel. For now, we use two
# different nn.functional routines to account for varying
# dropout semantics during training and inference phases.
if self.bias_dropout_fusion: # dropout操作
if self.training:
bias_dropout_add_func = bias_dropout_add_fused_train
else:
bias_dropout_add_func = bias_dropout_add_fused_inference
else:
bias_dropout_add_func = get_bias_dropout_add(self.training)
# re-enable torch grad to enable fused optimization.
with torch.enable_grad():
layernorm_input = bias_dropout_add_func( # dropout操作
attention_output,
attention_bias.expand_as(residual),
residual,
self.hidden_dropout)
# Layer norm post the self attention.
layernorm_output = self.post_attention_layernorm(layernorm_input) # 处理attention输出
if self.layer_type == LayerType.decoder:
attention_output, attention_bias = \
self.inter_attention(layernorm_output,
enc_dec_attn_mask,
encoder_output=encoder_output)
# residual connection
if self.apply_residual_connection_post_layernorm:
residual = layernorm_output
else:
residual = layernorm_input
# re-enable torch grad to enable fused optimization.
with torch.enable_grad():
layernorm_input = bias_dropout_add_func(
attention_output,
attention_bias.expand_as(residual),
residual,
self.hidden_dropout)
# Layer norm post the decoder attention
layernorm_output = self.post_inter_attention_layernorm(layernorm_input)
# MLP.
mlp_output, mlp_bias = self.mlp(layernorm_output) # MLP操作
# Second residual connection.
if self.apply_residual_connection_post_layernorm: # 残差操作
residual = layernorm_output
else:
residual = layernorm_input
# re-enable torch grad to enable fused optimization.
with torch.enable_grad():
output = bias_dropout_add_func( # dropout操作
mlp_output,
mlp_bias.expand_as(residual),
residual,
self.hidden_dropout)
return output
0x02 并行MLP
ParallelTransformerLayer 里面包含了 Attention 和 MLP，因为篇幅所限，我们这里主要对MLP进行分析。对于 Attention 则简单研究一下其行切分机制，毕竟我们想了解的是如何进行模型并行，而非深入理解Transformer。
Megatron的并行MLP包含了两个线性层，第一个线性层实现了 hidden size 到 4 x hidden size 的转换，第二个线性层实现了 4 x hidden size 回到 hidden size。具体 MLP 的逻辑如下：
图：具有模型并行性的 MLP。f和g表示和通信切块相关的操作，其是共轭的。f 的前向传播是一个identity运算符，而后向传播是一个all-reduce，g 的前向传播是 all-reduce，后向传播是一个identity运算符。这里的 f 来自 ColumnParallelLinear，g 来自 RowParallelLinear。即，MLP 就是把 ColumnParallelLinear 和 RowParallelLinear 结合起来。
于是，这里焦点问题就是：如何把这两种线性层切开到不同的GPU卡之上？参见前文，这里采用了第二种方案，
另一个选项是沿列拆分A，得到 \(A=[A_1，A_2]\)。该分区允许GeLU非线性独立应用于每个分区GEMM的输出：
\[\begin{bmatrix} Y_1& Y_2 \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} GeLU(XA_1),GeLU(XA_2) \end{bmatrix} \]这个方法更好，因为它删除了同步点，直接把两个 GeLU 的输出拼接在一起就行。因此，我们以这种列并行方式划分第一个GEMM，并沿其行分割第二个GEMM，以便它直接获取GeLU层的输出，而不需要任何其他通信（比如 all-reduce 就不需要了），如图所示。
我们再深入分析一下为何选择这个方案。
按照常规逻辑，MLP 的前向传播应该分为两个阶段，分别对应了下面图之中的两行，
- 第一行是把参数 A 按照列切分，然后把结果按照列拼接起来，得到的结果就是与不使用并行策略完全等价的结果。
- 第二行是把激活 Y 按照列切分，参数B按照行切分做并行，最后把输出做加法，得到 Z。
但是每个split会导致两次额外的通信（前向传播和后向传播各一次，下面只给出了前向传播）。因为对于第二行来说，其输入Y其实本质是 XA1，XA2并行的，所以为了降低通信量，我们可以把数据通信延后或者干脆取消通信，就是把第一行最后的 all_gather 和第二行最初的 split 省略掉，这其实就是数学上的传递性和结合律（局部和之和为全局和）。于是我们就得到了论文之中的第二种方案。
结合代码，就是：
- ColumnParallelLinear 实现了 MLP 的前半部分或者考虑了这个线性层独立使用的情况。
- RowParallelLinear 实现了 MLP 的后半部分或者考虑了这个线性层独立使用的情况。
j
2.1 命名规范
我们首先看看命名规范，后文使用如下：
- h: hidden size
- n: number of attention heads
- p: number of model parallel partitions
- np: n/p
- hp: h/p
- hn: h/n
- b: batch size
- s: sequence length
- l: number of layers
- Transformer 的输入size是 [s, b, h]，返回一个同样size的张量，我们使用 hyperparameters 作为transformer 的超参数。
2.2 MLP 代码
2.2.1 初始化
megatron/model/transformer.py 之中有 ParallelMLP 定义如下：
- 定义了一个 ColumnParallelLinear 用来进行第一个 H 到 4 H 的转换。
- 然后是一个 gelu。
- 接着是 RowParallelLinear 用来进行 4H 到 H 的转换回来。
dropout操作是在上面ParallelTransformerLayer的forward之中进行。
所以，MLP大致如图，这里A，B是各自的权重矩阵：
也就是对应论文之中这个图形。
代码如下。
class ParallelMLP(MegatronModule):
"""MLP.
MLP will take the input with h hidden state, project it to 4*h
hidden dimension, perform nonlinear transformation, and project the
state back into h hidden dimension.
"""
def __init__(self, init_method, output_layer_init_method):
super(ParallelMLP, self).__init__()
args = get_args()
# Project to 4h.
self.dense_h_to_4h = mpu.ColumnParallelLinear( # 列切分
args.hidden_size,
args.ffn_hidden_size,
gather_output=False, # 这里是false，采用第二种方案
init_method=init_method,
skip_bias_add=True)
self.bias_gelu_fusion = args.bias_gelu_fusion # gelu
self.activation_func = F.gelu
if args.openai_gelu:
self.activation_func = openai_gelu
elif args.onnx_safe:
self.activation_func = erf_gelu
# Project back to h.
self.dense_4h_to_h = mpu.RowParallelLinear( # 行切分
args.ffn_hidden_size,
args.hidden_size,
input_is_parallel=True,
init_method=output_layer_init_method,
skip_bias_add=True)
2.2.2 前向操作
这里分别调用了 ColumnParallelLinear 完成了 H 到 4H 的转换，RowParallelLinear 完成了 4H 到 H 的转换。
def forward(self, hidden_states):
# [s, b, 4hp]
intermediate_parallel, bias_parallel = self.dense_h_to_4h(hidden_states) # 纵向切分
if self.bias_gelu_fusion:
intermediate_parallel = \
bias_gelu_impl(intermediate_parallel, bias_parallel)
else:
intermediate_parallel = \
self.activation_func(intermediate_parallel + bias_parallel)
# [s, b, h]
output, output_bias = self.dense_4h_to_h(intermediate_parallel) # 横向切分
return output, output_bias
我们接下来分别介绍 ColumnParallelLinear 和 RowParallelLinear。ColumnParallelLinear 分别可以独立使用或者作为 ParallelMLP 的前半段，RowParallelLinear 也可以独立使用或者作为 ParallelMLP 的后半段。
0x03 ColumnParallelLinear
ColumnParallelLinear 就是按列进行切分，也就是纵刀流。注意，这里说的是对权重进行列切分。就是：
\[Y = XA = X[A_1, A_2] = [XA_1, XA_2]
\]
具体切分如下：
3.1 定义
因为 Python 语言特性，这里有用的只是注释，从注释中可以看出来，对于 $ Y = XA + b \(，A 被以如下方式进行并行化：\) A = [A_1, ..., A_p] $
class ColumnParallelLinear(torch.nn.Module):
"""Linear layer with column parallelism.
The linear layer is defined as Y = XA + b. A is parallelized along
its second dimension as A = [A_1, ..., A_p].
Arguments:
input_size: first dimension of matrix A.
output_size: second dimension of matrix A.
bias: If true, add bias
gather_output: If true, call all-gether on output and make Y avaiable
to all GPUs, otherwise, every GPU will have its output
which is Y_i = XA_i
init_method: method to initialize weights. Note that bias is always set
to zero.
stride: For the strided linear layers.
keep_master_weight_for_test: This was added for testing and should be
set to False. It returns the master weights
used for initialization.
skip_bias_add: This was added to enable performance optimations where bias
can be fused with other elementwise operations. we skip
adding bias but instead return it.
"""
3.2 初始化
初始化代码之中主要是用切分的信息来初始化权重。
def __init__(self, input_size, output_size, bias=True, gather_output=True,
init_method=init.xavier_normal_, stride=1,
keep_master_weight_for_test=False,
skip_bias_add=False):
super(ColumnParallelLinear, self).__init__()
# Keep input parameters
self.input_size = input_size
self.output_size = output_size
self.gather_output = gather_output
# Divide the weight matrix along the last dimension.
world_size = get_tensor_model_parallel_world_size() # 获得本tensor并行组的world size
self.output_size_per_partition = divide(output_size, world_size) # 获得本子模型应输出size
self.skip_bias_add = skip_bias_add
# Parameters.
# Note: torch.nn.functional.linear performs XA^T + b and as a result
# we allocate the transpose.
# Initialize weight.
args = get_args()
if args.use_cpu_initialization:
# 用切分的size初始化权重
self.weight = Parameter(torch.empty(self.output_size_per_partition,
self.input_size,
dtype=args.params_dtype))
self.master_weight = _initialize_affine_weight_cpu( # 初始化权重
self.weight, self.output_size, self.input_size,
self.output_size_per_partition, 0, init_method,
stride=stride, return_master_weight=keep_master_weight_for_test)
else:
# 用切分的size初始化权重
self.weight = Parameter(torch.empty(
self.output_size_per_partition, self.input_size,
device=torch.cuda.current_device(), dtype=args.params_dtype))
_initialize_affine_weight_gpu(self.weight, init_method, # 初始化权重
partition_dim=0, stride=stride)
if bias:
if args.use_cpu_initialization:
# 用切分的size初始化权重
self.bias = Parameter(torch.empty(
self.output_size_per_partition, dtype=args.params_dtype))
else:
# 用切分的size初始化权重
self.bias = Parameter(torch.empty(
self.output_size_per_partition,
device=torch.cuda.current_device(),
dtype=args.params_dtype))
set_tensor_model_parallel_attributes(self.bias, True, 0, stride)
# Always initialize bias to zero.
with torch.no_grad():
self.bias.zero_()
else:
self.register_parameter('bias', None)
self.async_tensor_model_parallel_allreduce = (
not args.no_async_tensor_model_parallel_allreduce and
world_size > 1)
3.2.1 切分size
self.output_size_per_partition = divide(output_size, world_size) 这里有一个分割size操作，得到每个子模型应该拥有的权重大小。
def ensure_divisibility(numerator, denominator):
"""Ensure that numerator is divisible by the denominator."""
assert numerator % denominator == 0, '{} is not divisible by {}'.format(
numerator, denominator)
def divide(numerator, denominator):
"""Ensure that numerator is divisible by the denominator and return
the division value."""
ensure_divisibility(numerator, denominator)
return numerator // denominator
3.2.2 初始化权重
以下代码实现了初始化权重。
def _initialize_affine_weight_gpu(weight, init_method,
partition_dim, stride=1):
"""Initialize affine weight for model parallel on GPU."""
set_tensor_model_parallel_attributes(tensor=weight,
is_parallel=True,
dim=partition_dim,
stride=stride)
with get_cuda_rng_tracker().fork():
init_method(weight)
def _initialize_affine_weight_cpu(weight, output_size, input_size,
per_partition_size, partition_dim,
init_method, stride=1,
return_master_weight=False):
"""Initialize affine weight for model parallel.
Build the master weight on all processes and scatter
the relevant chunk."""
set_tensor_model_parallel_attributes(tensor=weight,
is_parallel=True,
dim=partition_dim,
stride=stride)
# Initialize master weight
master_weight = torch.empty(output_size, input_size,
dtype=torch.float,
requires_grad=False)
init_method(master_weight)
args = get_args()
master_weight = master_weight.to(dtype=args.params_dtype)
# Split and copy
per_partition_per_stride_size = divide(per_partition_size, stride)
weight_list = torch.split(master_weight, per_partition_per_stride_size,
dim=partition_dim)
rank = get_tensor_model_parallel_rank()
world_size = get_tensor_model_parallel_world_size()
my_weight_list = weight_list[rank::world_size]
with torch.no_grad():
torch.cat(my_weight_list, dim=partition_dim, out=weight)
if return_master_weight:
return master_weight
return None
3.3 逻辑梳理
为了更好的分析，我们引入下图（来自参考1），这个图对应了 ColumnParallelLinear 类的前向传播和后向传播过程。这里的 f 和 g 操作其实是从代码之中抽象出来的，可以理解为 f 是对输入的处理，g 则是处理之后得到最终输出。此处对应了论文中描述的粗体字：
Figure 3. Blocks of Transformer with Model Parallelism. f and g are conjugate. f is an identity operator in the forward pass and all reduce in the backward pass while g is an all reduce in the forward pass and identity in the backward pass.
图片来自 GTC 2020: Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism。
我们针对上图，梳理一下逻辑。
3.3.1 前向传播
我们一步一步细化。
首先，总体语义为：Y = XA + b。
其次，前向传播时候的逻辑如下：
- 输入：这里 A 沿着列做切分，X 是全部的输入（每个GPU都拥有相同的X）。
- 计算：经过计算之后，输出的 \(Y_1, Y_2\) 也是按照列被切分过的。每个GPU只有自己对应的分区。
- 输出：\(Y_1, Y_2\) 只有合并在一起，才能得到最终输出的 Y。
再次，我们使用operator来细化一下：
- 输入：因为每个GPU需要拿到一个完整的输入 X，所以前向操作之中需要把X分发到每个GPU，这样就使用了 Identity 操作。
- 计算：经过计算之后，输出的 \(Y_1, Y_2\) 也是按照列被切分过的。每个GPU只有自己对应的分区。
- 输出：因为\(Y_1, Y_2\) 需要合并在一起，才能得到最终输出的 Y。所以需要有一个 all-gather 操作来进行聚合，即得到 $ Y = [Y_1, Y_2]$。
我们把这些逻辑点在上图上用红色方框标示，输入 X 先经过 f 来处理，输出 Y 是 g 整合之后的结果。
3.3.2 后向传播
我们接下来看看后向传播，对于上图来说，后向传播是从上至下，梯度先经过 g，最后被 f 处理。
反向传播的逻辑如下：
- 目前得到了反向传播上游传过来的梯度 \(\frac{\partial L}{\partial Y}\)，现在需要对其进行切分，保证每个GPU之上都有一份梯度 \(\frac{\partial L}{\partial Y_i}\)。操作是\(\frac{\partial L}{\partial Y_i}(split)\)。
- 每个GPU之上会进行关于X的梯度计算，于是每个GPU都有一份对X的梯度（但是其内容不一样）。
- 最后需要把各个 GPU 之上关于X的梯度进行相加，得到完整梯度，这就需要一个 all-reduce 操作。即 $\frac{\partial L}{\partial X} = \frac{\partial L}{\partial X} |_1 + \frac{\partial L}{\partial X} |_2 $
所以我们在图上用蓝色圆角矩形标示出来后向传播对应的算子。
3.4 代码实现
我们接下来结合代码来分析。
3.3.1 ColumnParallelLinear
ColumnParallelLinear 的 forward 代码之中，主要是实施了 f 和 g 的forward操作，同时把 f 和 g 的backward 操作搭建起来，具体如下：
- 如果配置了异步操作，则使用 ColumnParallelLinearWithAsyncAllreduce 完成 f 运算符的功能，这一个函数包括了identity 操作，矩阵乘法，搭建后向传播操作。
- 如果是同步操作，则：
- 使用 copy_to_tensor_model_parallel_region 完成前向传播 identity 操作，建立反向传播all-reduce，就是图中f的backward。identity 操作 就是把输入 X 完整的拷贝到多个GPU之上，类似 X 通过 f 的前向操作，变成了 [X, X, ..., X]。
- 使用 linear 对 [X, X, ..., X] 和 权重 A 完成矩阵乘法操作。
- 如果
gather_output为True，则在前向传播时候把 \(Y_i\) 做all-gather，因为反向传播时需要把完整梯度scatter到对应GPU之上，所以要搭建对于的split操作。MLP实现之中，此处设置为 False，这样每个GPU输出的是自己partition 的 4h/p，直接传送给下一个线性层。
def forward(self, input_):
# 如果选择忽略bias，就会设置为None，后续就不用处理了
bias = self.bias if not self.skip_bias_add else None
# 下面主要是图中的 f 操作
if self.async_tensor_model_parallel_allreduce:
# 建立反向传播时候的异步all-reduce
input_shape = input_.shape
input_ = input_.view(input_shape[0] * input_shape[1],input_shape[2])
# Maxtrix multiply with asynchronouse all-reduce execution
output_parallel = ColumnParallelLinearWithAsyncAllreduce.apply(
input_, self.weight, bias)
output_parallel = output_parallel.view(
input_shape[0], input_shape[1], output_parallel.shape[1])
else:
# Set up backprop all-reduce.、
# 建立反向传播all-reduce，就是图中f的backward
input_parallel = copy_to_tensor_model_parallel_region(input_)
# Matrix multiply.
output_parallel = F.linear(input_parallel, self.weight, bias) # 矩阵乘法操作
# 下面就是图中的 g 操作
if self.gather_output: # 是否需要聚合操作
# All-gather across the partitions.
# 聚合输出，就是图中g的forward
output = gather_from_tensor_model_parallel_region(output_parallel) #
else:
output = output_parallel
output_bias = self.bias if self.skip_bias_add else None # 如果不忽略bias，还得传出去
return output, output_bias
3.3.2 f 操作
F 操作是对输入进行初步处理，具体是：
- 前向传播时候直接拷贝。
- 后向传播做all-reduce。
3.3.2.1 同步操作
这里我们主要分析 copy_to_tensor_model_parallel_region，其做了前向copy操作，同时构建了后向 all-reduce。
def copy_to_tensor_model_parallel_region(input_):
return _CopyToModelParallelRegion.apply(input_)
我们还是需要看看 _CopyToModelParallelRegion。可以看到，其 forward 就是简单的把输入转移到输出，就是对应了前向复制identity。
class _CopyToModelParallelRegion(torch.autograd.Function):
"""Pass the input to the model parallel region."""
@staticmethod
def symbolic(graph, input_):
return input_
@staticmethod
def forward(ctx, input_):
return input_ # 简单的把输入转移到输出，就是对应了前向复制identity
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
return _reduce(grad_output) # 反向传播时候，输入是多个GPU上的梯度整体，通过all-reduce合并
对应的后向传播就使用了All-reduce，反向传播时候，输入是多个GPU上的梯度整体，通过all-reduce合并。
def _reduce(input_):
"""All-reduce the input tensor across model parallel group."""
# Bypass the function if we are using only 1 GPU.
if get_tensor_model_parallel_world_size()==1:
return input_
# All-reduce.
torch.distributed.all_reduce(input_, group=get_tensor_model_parallel_group())
return input_
3.3.2.2 异步 All-Reduce
ColumnParallelLinearWithAsyncAllreduce 这里把同步之中的乘法操作也放置进来。
class ColumnParallelLinearWithAsyncAllreduce(torch.autograd.Function):
"""
Column-parallel linear layer execution with asynchronous all-reduce
execution in backprop.
"""
@staticmethod
def forward(ctx, input, weight, bias):
ctx.save_for_backward(input, weight)
ctx.use_bias = bias is not None
output = torch.matmul(input, weight.t()) # 同步时候的乘法也在这里了
if bias is not None:
output = output + bias
return output
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
input, weight = ctx.saved_tensors
use_bias = ctx.use_bias
grad_input = grad_output.matmul(weight)
# Asyncronous all-reduce
handle = torch.distributed.all_reduce( # 反向传播操作
grad_input, group=get_tensor_model_parallel_group(), async_op=True)
# Delay the start of weight gradient computation shortly (3us) to have
# all-reduce scheduled first and have GPU resources allocated
_ = torch.empty(1, device=grad_output.device) + 1
grad_weight = grad_output.t().matmul(input)
grad_bias = grad_output.sum(dim=0) if use_bias else None
handle.wait()
return grad_input, grad_weight, grad_bias
3.3.3 g 操作
以下对应了图之中的 g 操作。G操作是最终生成输出Y，逻辑是：
- 前向传播时候做 all-gather；
- 后向传播需要执行 split，把梯度scatter到不同GPU之上。
def gather_from_tensor_model_parallel_region(input_):
return _GatherFromModelParallelRegion.apply(input_)
具体代码如下：
class _GatherFromModelParallelRegion(torch.autograd.Function):
"""Gather the input from model parallel region and concatinate."""
@staticmethod
def symbolic(graph, input_):
return _gather(input_)
@staticmethod
def forward(ctx, input_):
return _gather(input_)
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
return _split(grad_output)
3.3.4 基础函数
我们接下来看看上面用到的一些基础函数。
3.3.4.1 gather
_gather 是沿着最后一个维度进行拼接。
def _gather(input_):
"""Gather tensors and concatinate along the last dimension."""
world_size = get_tensor_model_parallel_world_size()
# Bypass the function if we are using only 1 GPU.
if world_size==1:
return input_
# Size and dimension.
last_dim = input_.dim() - 1
rank = get_tensor_model_parallel_rank() # 获得本worker在tensor并行之中的rank
tensor_list = [torch.empty_like(input_) for _ in range(world_size)]
tensor_list[rank] = input_
# 在本 tensor 进程组之间进行 all-gather操作
torch.distributed.all_gather(tensor_list, input_, group=get_tensor_model_parallel_group())
# Note: torch.cat already creates a contiguous tensor.
output = torch.cat(tensor_list, dim=last_dim).contiguous()
return output
3.3.4.2 split
_split 完成了张量切分操作。
def split_tensor_along_last_dim(tensor, num_partitions,
contiguous_split_chunks=False):
"""Split a tensor along its last dimension.
Arguments:
tensor: input tensor.
num_partitions: number of partitions to split the tensor
contiguous_split_chunks: If True, make each chunk contiguous
in memory.
"""
# Get the size and dimension.
last_dim = tensor.dim() - 1
last_dim_size = divide(tensor.size()[last_dim], num_partitions) # 得到每个切分的size
# Split.
tensor_list = torch.split(tensor, last_dim_size, dim=last_dim) # 对张量进行切分
# Note: torch.split does not create contiguous tensors by default.
if contiguous_split_chunks:
return tuple(chunk.contiguous() for chunk in tensor_list)
return tensor_list
def _split(input_):
"""Split the tensor along its last dimension and keep the
corresponding slice."""
world_size = get_tensor_model_parallel_world_size() # 获取本tensor进程组的world size
# Bypass the function if we are using only 1 GPU.
if world_size==1:
return input_
# Split along last dimension.
input_list = split_tensor_along_last_dim(input_, world_size)
# Note: torch.split does not create contiguous tensors by default.
rank = get_tensor_model_parallel_rank() # 获取自己的rank
output = input_list[rank].contiguous() # 获取切分后，自己对应的rank
return output
其中，get_tensor_model_parallel_rank 作用是获取本进程在tensor并行组的rank。
def get_tensor_model_parallel_rank():
"""Return my rank for the tensor model parallel group."""
global _MPU_TENSOR_MODEL_PARALLEL_RANK
if _MPU_TENSOR_MODEL_PARALLEL_RANK is not None:
return _MPU_TENSOR_MODEL_PARALLEL_RANK
return torch.distributed.get_rank(group=get_tensor_model_parallel_group())
0x04 RowParallelLinear
RowParallelLinear 这里是按照行进行切分，就是横刀流，注意这里是对权重A实施行切分。比如公式为 Y = XA，X是输入，A是权重，Y是输出，行切分就是针对A的第一个维度进行切分，这里 \(X_1\) 最后一个维度等于 \(A_1\) 第一个维度。
\[XA = \begin{bmatrix}X_1,X_2\end{bmatrix} \begin{bmatrix}A_1 \\ A_2\end{bmatrix} = X_1 A_1 + X_2 A_2 = Y_1 + Y_2 = Y
\]
具体如下：
4.1 定义
定义之中只有注释有用，可以看出来如何切分。
class RowParallelLinear(torch.nn.Module):
"""Linear layer with row parallelism.
The linear layer is defined as Y = XA + b. A is parallelized along
its first dimension and X along its second dimension as:
- -
| A_1 |
| . |
A = | . | X = [X_1, ..., X_p]
| . |
| A_p |
- -
Arguments:
input_size: first dimension of matrix A.
output_size: second dimension of matrix A.
bias: If true, add bias. Note that bias is not parallelized.
input_is_parallel: If true, we assume that the input is already
split across the GPUs and we do not split
again.
init_method: method to initialize weights. Note that bias is always set
to zero.
stride: For the strided linear layers.
keep_master_weight_for_test: This was added for testing and should be
set to False. It returns the master weights
used for initialization.
skip_bias_add: This was added to enable performance optimization where bias
can be fused with other elementwise operations. We skip
adding bias but instead return it.
"""
4.2 初始化
和列切分类似，初始化之中主要是获取每个权重分区的大小，然后据此切分权重。
def __init__(self, input_size, output_size, bias=True,
input_is_parallel=False,
init_method=init.xavier_normal_, stride=1,
keep_master_weight_for_test=False,
skip_bias_add=False):
super(RowParallelLinear, self).__init__()
# Keep input parameters
self.input_size = input_size
self.output_size = output_size
self.input_is_parallel = input_is_parallel
# Divide the weight matrix along the last dimension.
world_size = get_tensor_model_parallel_world_size()
self.input_size_per_partition = divide(input_size, world_size) # 获取每个权重分区的大小
self.skip_bias_add = skip_bias_add
# Parameters.
# Note: torch.nn.functional.linear performs XA^T + b and as a result
# we allocate the transpose.
# Initialize weight.
args = get_args()
if args.use_cpu_initialization:
self.weight = Parameter(torch.empty(self.output_size,
self.input_size_per_partition,
dtype=args.params_dtype))
# 切分权重
self.master_weight = _initialize_affine_weight_cpu(
self.weight, self.output_size, self.input_size,
self.input_size_per_partition, 1, init_method,
stride=stride, return_master_weight=keep_master_weight_for_test)
else:
self.weight = Parameter(torch.empty(
self.output_size, self.input_size_per_partition,
device=torch.cuda.current_device(), dtype=args.params_dtype))
# 切分权重
_initialize_affine_weight_gpu(self.weight, init_method,
partition_dim=1, stride=stride)
if bias:
if args.use_cpu_initialization:
self.bias = Parameter(torch.empty(self.output_size,
dtype=args.params_dtype))
else:
self.bias = Parameter(torch.empty(
self.output_size, device=torch.cuda.current_device(),
dtype=args.params_dtype))
# Always initialize bias to zero.
with torch.no_grad():
self.bias.zero_()
else:
self.register_parameter('bias', None)
4.3 逻辑梳理
为了更好的分析，我们引入下图（来自参考1），这个图对应了 RowParallelLinear 类的前向传播和后向传播过程。这里的 f 和 g 操作其实是从代码之中抽象出来的，可以理解为 f 是对输入的处理，g 则是处理之后得到最终输出。
我们针对上图，梳理一下逻辑。
4.3.1 前向传播
我们一步一步细化。
首先，总体语义为：Y = XA + b。
其次，前向传播时候的逻辑如下：
- 输入：这里 A 沿着行做切分，因为A的维度发生了变化，所以X也需要做相应变化，X就必须按照列做切分，这样 X 每个分块才能与A 每个分块进行相乘。这里如果输入是已经split过的(input_is_parallel 为True)，则就不需要再进行split。
- 计算：计算就是 \(Y_1 = X_1 A_1\) 和 \(Y_2 = X_2A_2\)。经过计算之后，输出的 \(Y_1, Y_2\) 的shape就是最终 Y 的shape。每个GPU只有自己对应的分区。
- 输出：\(Y_1, Y_2\) 只有合并在一起，才能得到最终输出的 Y。但是因为 \(Y_1, Y_2\) 形状相同，都等于Y的形状，所以只要简单矩阵相加即可。
再次，我们使用operator来细化一下：
- 输入：需要对 X 进行纵向切分，这就是一个split操作，得到了 \([X_1, X_2]\)，这两个分区要分别放到两个GPU之上。
- 计算：经过计算之后，每个GPU只有自己对应的分区。
- 输出：因为\(Y_1, Y_2\) 需要合并在一起，才能得到最终输出的 Y。这样需要把 \(Y_1\) 和 \(Y_2\) 相加（因为是两个GPU，所以之间还有等待操作），这就是 all-reduce 操作。
我们把这些逻辑点在上图上用红色方框标示，输入 X 先经过 f 来处理，输出 Y 是 g 整合之后的结果。
4.3.2 后向传播
我们接下来看看后向传播，对于上图来说，后向传播是从上至下，梯度先经过 g，最后被 f 处理。
反向传播的逻辑如下：
- 目前得到了反向传播上游传过来的梯度 \(\frac{\partial L}{\partial Y}\)，因为 \(Y_1, Y_2\) 的形状相同，所以直接把梯度 \(\frac{\partial L}{\partial Y}\)传给每个GPU即可，操作是\(\frac{\partial L}{\partial Y_i} = \frac{\partial L}{\partial Y} (id entity)\)。这里解释一下，在前向传播时候，XA 的结果需要 all-reduce，可以理解为 sum operator，所以反向传播时候直接拷贝梯度即可。
- 每个GPU之上会进行关于X的梯度计算，于是每个GPU都有一份对X的梯度（但是其内容不一样）。
- 最后需要把各个 GPU 之上关于X的梯度进行聚合，得到完整梯度，就是forward 之中 split 的反向操作，按照最后一列对梯度进行拼接，即all-gather操作。
所以我们在图上用蓝色圆角矩形标示出来后向传播对应的算子。
4.4 代码实现
我们接下来看看代码如何实现。
4.4.1 RowParallelLinear
RowParallelLinear 的 forward 代码之中，主要是实施了 f 和 g 的forward操作，同时把 f 和 g 的backward 操作搭建起来，具体如下：
def forward(self, input_):
# 这里，输入的张量已经被分割到每个GPU，输出张量是all-reduce之后的整体
# Set up backprop all-reduce.
if self.input_is_parallel: # 是否已经是split的输入
# Transformer's MLP 到达这里，因为已经split，所以直接就接了输入，不会scatter
input_parallel = input_
else:
# 独立 row parallel 线性层到这里，会进行前向切分和后向拼接
input_parallel = scatter_to_tensor_model_parallel_region(input_)
# Matrix multiply.
# 比如 X_i 和 A_i 进行乘法操作
output_parallel = F.linear(input_parallel, self.weight)
# All-reduce across all the partitions.
# 进行前向all-reduce操作，这样每个GPU之上都是完整的最新结果，同时搭建了后向的identity操作。
output_ = reduce_from_tensor_model_parallel_region(output_parallel)
if not self.skip_bias_add:
# 加上bias
output = output_ + self.bias if self.bias is not None else output_
output_bias = None
else:
output = output_
output_bias = self.bias
return output, output_bias
4.4.1 f 操作
scatter_to_tensor_model_parallel_region 对应了f操作，其作用是：
- 前向切分split输入，同时搭建后向的 all-gather 操作。
- 后向操作进行 all-gather 操作。
代码为：
def scatter_to_tensor_model_parallel_region(input_):
return _ScatterToModelParallelRegion.apply(input_)
具体 _ScatterToModelParallelRegion 完成了实际业务，具体 _split, _gather 操作在前面都介绍过。
class _ScatterToModelParallelRegion(torch.autograd.Function):
"""Split the input and keep only the corresponding chuck to the rank."""
@staticmethod
def symbolic(graph, input_):
return _split(input_)
@staticmethod
def forward(ctx, input_):
return _split(input_)
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
return _gather(grad_output)
4.4.2 g 操作
reduce_from_tensor_model_parallel_region 对应了 g 操作，作用是:
-
前向操作是 all-reduce之后得到最终输出.
-
反向操作则直接拷贝操作。
代码为：
def reduce_from_tensor_model_parallel_region(input_):
return _ReduceFromModelParallelRegion.apply(input_)
具体业务如下：
class _ReduceFromModelParallelRegion(torch.autograd.Function):
"""All-reduce the input from the model parallel region."""
@staticmethod
def symbolic(graph, input_):
return _reduce(input_)
@staticmethod
def forward(ctx, input_):
return _reduce(input_) # 前面有介绍
@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):
return grad_output #就是indentity 操作，直接把输入拷贝到两个GPU之上
0x05 Embedding
我们接下来看看 embedding。为了让内存做到均衡配置，对embedding也会按照vocab维度来做shard操作，最终把分区放到多个GPU之上。这样每个卡上都有嵌入表的一部分。
class VocabParallelEmbedding(torch.nn.Module):
"""Embedding parallelized in the vocabulary dimension.
This is mainly adapted from torch.nn.Embedding and all the default
values are kept.
Arguments:
num_embeddings: vocabulary size.
embedding_dim: size of hidden state.
init_method: method to initialize weights.
"""
def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim,
init_method=init.xavier_normal_):
super(VocabParallelEmbedding, self).__init__()
# Keep the input dimensions.
self.num_embeddings = num_embeddings
self.embedding_dim = embedding_dim
# Set the detauls for compatibility.
self.padding_idx = None
self.max_norm = None
self.norm_type = 2.
self.scale_grad_by_freq = False
self.sparse = False
self._weight = None
self.tensor_model_parallel_size = get_tensor_model_parallel_world_size()
# Divide the weight matrix along the vocaburaly dimension.
self.vocab_start_index, self.vocab_end_index = \ # 得到分区的起始，终止位置
VocabUtility.vocab_range_from_global_vocab_size(
self.num_embeddings, get_tensor_model_parallel_rank(),
self.tensor_model_parallel_size)
self.num_embeddings_per_partition = self.vocab_end_index - \ # 得到分区内嵌入数目
self.vocab_start_index
# Allocate weights and initialize.
args = get_args()
if args.use_cpu_initialization:
self.weight = Parameter(torch.empty(
self.num_embeddings_per_partition, self.embedding_dim,
dtype=args.params_dtype))
_initialize_affine_weight_cpu( # 对权重进行分区
self.weight, self.num_embeddings, self.embedding_dim,
self.num_embeddings_per_partition, 0, init_method)
else:
self.weight = Parameter(torch.empty(
self.num_embeddings_per_partition, self.embedding_dim,
device=torch.cuda.current_device(), dtype=args.params_dtype))
_initialize_affine_weight_gpu(self.weight, init_method, # 对权重进行分区
partition_dim=0, stride=1)
因为每一个GPU只是获得了总体嵌入的一部分，所以对于每个worker来说，可能有一个输入找不到嵌入，因此需要对embedding最终输出做一个 all-reduce操作，这样可以得到完整embedding。
def forward(self, input_):
if self.tensor_model_parallel_size > 1:
# Build the mask.
# input_mask 意思是单词不在本worker的 embedding 分区范围内，所以设置为0
input_mask = (input_ < self.vocab_start_index) | \
(input_ >= self.vocab_end_index)
# Mask the input.
masked_input = input_.clone() - self.vocab_start_index
masked_input[input_mask] = 0
else:
masked_input = input_
# Get the embeddings.
output_parallel = F.embedding(masked_input, self.weight,
self.padding_idx, self.max_norm,
self.norm_type, self.scale_grad_by_freq,
self.sparse)
# Mask the output embedding.
if self.tensor_model_parallel_size > 1:
output_parallel[input_mask, :] = 0.0
# Reduce across all the model parallel GPUs.
output = reduce_from_tensor_model_parallel_region(output_parallel)
return output
0x06 总结
6.1 MLP并行
我们总结一下MLP的并行实现，具体如下图，其中逻辑如下：
- 中间灰色的是论文中的概念图。
- 联系代码之后，我们可以知道，其是由一个 ColumnParallelLinear 接上一个 RowParallelLinear 完成的，我们把概念图转化为图左侧两个方框。
- ColumnParallelLinear 是对权重进行列切分，RowParallelLinear 是对权重进行行切分。
- 其中 ColumnParallelLinear 的 \(Y_1, Y_2\) 没有经过 all-gather 操作（就是略过了 g 操作），而是直接输入到了 RowParallelLinear 之中，接到了RowParallelLinear 的 \(X_1, X_2\)，即，RowParallelLinear 没有 f 操作。
- 概念图之中的 f 就是ColumnParallelLinear 的 f，g 就是 RowParallelLinear 的 g。具体逻辑如图上所示。
6.2 共轭函数
论文之中提到了共轭函数。
f and g are conjugate. f is an identity operator in the forward pass and all reduce in the backward pass while g is an all reduce in the forward pass and identity in the backward pass.
我们前面代码之中也有使用到，我们整理出来如下，其中两两互为共轭函数。
- copy_to_tensor_model_parallel_region 是前向操作copy(identity)，后向操作 all-reduce。
- reduce_from_tensor_model_parallel_region 是前向操作 all-reduce，后向操作 copy(identity)。
其实，就是MLP之中的 f，g 操作，这两个是共轭函数。
类似，gather_from_tensor_model_parallel_region 是前向操作 all-gather，后向操作 scatter，这和scatter_to_tensor_model_parallel_region 也是共轭函数。
这些函数代码具体如下：
def copy_to_tensor_model_parallel_region(input_):
return _CopyToModelParallelRegion.apply(input_)
def reduce_from_tensor_model_parallel_region(input_):
return _ReduceFromModelParallelRegion.apply(input_)
def scatter_to_tensor_model_parallel_region(input_):
return _ScatterToModelParallelRegion.apply(input_)
def gather_from_tensor_model_parallel_region(input_):
return _GatherFromModelParallelRegion.apply(input_)
至此，我们已经完成了对模型并行实现的分析，下一篇我们看看在源码之中如何设定各种并行配置。
0xFF 参考
GTC 2020: Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism
