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圖解大模型訓練之:數據并行上篇(DP, DDP與ZeRO)

AIGC動態1年前 (2024)發布 智猩猩GenAI
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圖解大模型訓練之:數據并行上篇(DP, DDP與ZeRO)

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原標題:圖解大模型訓練之:數據并行上篇(DP, DDP與ZeRO)
關鍵字:梯度,通訊,數據,模型,參數
文章來源:智猩猩GenAI
內容字數:0字

內容摘要:


GTIC 2024中國AI PC創新峰會將于10月11日,在2024上海國際消費電子展TechG同期舉辦。聯想集團首席研究員顏毅強、榮耀終端有限公司PC產品研發系統部部長席迎軍等7位嘉賓,將分別圍繞面向大模型的個人計算體系和交互、AI 重構PC、RISC-V AI芯片、AIGC在端側產品的發展、操作系統與AI技術結合探索、聯合模型和硬件的優化適配平臺MLGuider、智能體個人助理等議題進行演講,歡迎報名~在上一篇的介紹中,我們介紹了以Google GPipe為代表的流水線并行范式。當模型太大,一塊GPU放不下時,流水線并行將模型的不同層放到不同的GPU上,通過切割mini-batch實現對訓練數據的流水線處理,提升GPU計算通訊比。同時通過re-materialization機制降低顯存消耗。
但在實際應用中,流水線并行并不特別流行,主要原因是模型能否均勻切割,影響了整體計算效率,這就需要算法工程師做手調。因此,今天我們來介紹一種應用最廣泛,最易于理解的并行范式:數據并行。
數據并行的核心思想是:在各個GPU上都拷貝一份完整模型,各自吃一份數據,算一份梯度,最后對梯度進行累加來更新整


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