MT-MegatronLM

MT-MegatronLM – 摩爾線程開源的混合并行訓練框架

MT-MegatronLM 是摩爾線程推出的一個開源混合并行訓練框架，專為全功能 GPU 設計，旨在高效訓練大規模語言模型。該框架支持多種模型架構，包括密集模型、多模態模型及混合專家模型（MoE），并通過采用 FP8 混合精度策略以及高性能算子庫，顯著提高 GPU 集群的算力利用率。

MT-MegatronLM是什么

MT-MegatronLM 是摩爾線程開發的一款開源混合并行訓練框架，專為高效訓練大規模語言模型而設計。它支持多種模型類型，包括密集模型、多模態模型以及混合專家模型（MoE）。該框架利用全功能 GPU，結合 FP8 混合精度策略、高性能算子庫和集合通信庫，顯著提升了 GPU 集群的效能。通過采用模型并行、數據并行和流水線并行等技術，MT-MegatronLM 實現了高效的分布式訓練，并支持混合精度訓練以優化內存使用和加速計算過程。

MT-MegatronLM

MT-MegatronLM的主要功能

支持多種模型架構
- 密集模型（Dense Models）：支持傳統的 Transformer 架構，如 GPT 和 BERT。
- 多模態模型（Multimodal Models）：能夠處理文本、圖像等多種模態的數據。
- 混合專家模型（MoE Models）：支持稀疏激活的混合專家架構，提升模型的靈活性與效率。
高效混合并行訓練
- 模型并行（Model Parallelism）：將模型參數分布到多個 GPU 上，突破單 GPU 的內存限制。
- 數據并行（Data Parallelism）：在多個 GPU 上分配數據，以加速訓練過程。
- 流水線并行（Pipeline Parallelism）：將模型劃分為多個階段，以流水線方式提升吞吐量。
高性能優化：支持 FP8 混合精度策略，減少內存占用并加速計算。集成高性能算子庫（如 muDNN），提升計算效率，使用優化的集合通信庫（如 MCCL）以減少通信開銷。
靈活的擴展性：支持從小型到超大規模模型的訓練，能夠適應不同的硬件配置，優化多 GPU 集群的并行訓練，提升整體集群的利用率。

MT-MegatronLM的技術原理

混合并行策略：通過將模型參數按維度切分并分配到多個 GPU，降低單卡顯存使用。將模型劃分為多個階段，分配到不同 GPU，通過微批次傳遞提升吞吐量。數據集也被劃分到不同 GPU，執行相同模型，通過 All-Reduce 匯總梯度。
混合精度訓練：采用 AMP 或 BF16 等技術，在前向和反向傳播中使用低精度計算，關鍵路徑則使用高精度以保持數值穩定性。
高效優化器與梯度聚合：提供融合的 Adam 優化器，結合 ZeRO 或 1-bit Adam 等技術，減少通信開銷并節省顯存。使用 All-Reduce 等操作匯總梯度，確保全局梯度的一致性。
高性能算子庫：如 muDNN，專為 GPU 優化，以提升計算效率。
集合通信庫：如 MCCL，優化 GPU 之間的通信，減少通信的開銷。