01 2022 档案
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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