MT-TransformerEngine – 摩爾線程開源的高效訓(xùn)練與推理優(yōu)化框架

MT-TransformerEngine 是摩爾線程開發(fā)的一款高效的訓(xùn)練與推理優(yōu)化框架，專門設(shè)計用于 Transformer 模型。通過算子融合和并行加速等先進技術(shù)，該框架充分發(fā)揮摩爾線程全功能 GPU 的強大計算能力，顯著提升訓(xùn)練效率。它還支持 FP8 混合精度訓(xùn)練，利用 GPU 原生的 FP8 計算能力來進一步增強性能與穩(wěn)定性。MT-TransformerEngine 與 MT-MegatronLM 協(xié)同工作，能夠?qū)崿F(xiàn)高效的混合并行訓(xùn)練，廣泛適用于 BERT、GPT 等大型模型。

MT-TransformerEngine是什么

MT-TransformerEngine 是摩爾線程推出的高效訓(xùn)練與推理優(yōu)化框架，專為 Transformer 模型量身定制。該框架通過算子融合和并行加速等技術(shù)，充分利用摩爾線程全功能 GPU 的計算潛力，顯著提升訓(xùn)練效率。它支持 FP8 混合精度訓(xùn)練，借助 GPU 的原生 FP8 計算能力，進一步優(yōu)化性能和穩(wěn)定性。MT-TransformerEngine 與 MT-MegatronLM 協(xié)同，實現(xiàn)高效的混合并行訓(xùn)練，適用于 BERT、GPT 等大型模型。

MT-TransformerEngine的主要功能

• 高效訓(xùn)練加速：通過融合多個計算密集型操作，減少內(nèi)存訪問和計算開銷，顯著提升訓(xùn)練效率。支持數(shù)據(jù)并行、模型并行和流水線并行，充分利用 GPU 集群的計算資源。
• 推理優(yōu)化：針對 Transformer 模型的推理階段進行優(yōu)化，減少延遲并提升吞吐量。通過優(yōu)化內(nèi)存管理，降低推理過程中的內(nèi)存占用。
• 與生態(tài)工具協(xié)同
  • 與 MT-MegatronLM 協(xié)作：支持與 MT-MegatronLM 框架配合，實現(xiàn)更高效的混合并行訓(xùn)練。
  • 與 MT-DualPipe 集成：結(jié)合 MT-DualPipe，進一步提升計算資源的利用效率。
  • 支持 Torch-MUSA：依托 Torch-MUSA 深度學(xué)習(xí)框架和 MUSA 軟件棧，兼容多種算法。
• 多模態(tài)模型支持：支持多模態(tài) Transformer 模型的訓(xùn)練，適用于處理包含文本、圖像等多種模態(tài)的復(fù)雜任務(wù)。
• 通信優(yōu)化：通過優(yōu)化通信策略，減少 GPU 之間的通信延遲，提升整體訓(xùn)練效率。

MT-TransformerEngine的技術(shù)原理

• 算子融合：MT-TransformerEngine 針對 Transformer 模型的特性進行了多種算子融合優(yōu)化。將歸一化層和 QKV 橫向融合、自注意力計算融合、殘差連接與全連接層等融合，減少計算過程中的訪存次數(shù)和統(tǒng)一計算架構(gòu)（CUDA）Kernel 啟動耗時，從而提升模型推理性能。
• 并行加速策略
  • 混合并行訓(xùn)練：支持數(shù)據(jù)并行、張量并行、流水線并行等多種并行策略。張量并行通過切分注意力層和多層感知機的矩陣運算維度，實現(xiàn)跨多卡的分布式計算；流水線并行則將模型劃分為多個階段，通過微批次傳遞提高吞吐量。
  • 降低氣泡率：通過與 MT-DualPipe 和 DeepEP 等技術(shù)集成，顯著減少“流水線氣泡”，進一步提升并行訓(xùn)練效率。
• FP8 混合精度訓(xùn)練：深度融合摩爾線程 GPU 原生支持的 FP8 混合精度訓(xùn)練策略。在訓(xùn)練過程中，基于 FP8 的低精度計算加速訓(xùn)練，同時通過特定的技術(shù)手段保持數(shù)值穩(wěn)定，減少內(nèi)存占用，顯著提升訓(xùn)練效率。
• 高性能算子庫：集成高性能算子庫 muDNN，針對 GPU 進行深度優(yōu)化，提升計算效率。

MT-TransformerEngine的項目地址

• Github倉庫：https://github.com/MooreThreads/MT-TransformerEngine

MT-TransformerEngine的應(yīng)用場景

• 大規(guī)模語言模型訓(xùn)練：MT-TransformerEngine 適用于訓(xùn)練如 GPT、BERT、T5 等大規(guī)模語言模型。通過其高效的并行化技術(shù)和 FP8 混合精度訓(xùn)練策略，可以在大規(guī)模 GPU 集群上高效訓(xùn)練數(shù)十億甚至數(shù)千億參數(shù)的模型。
• 多模態(tài)模型訓(xùn)練：框架支持多模態(tài) Transformer 模型的訓(xùn)練，能夠處理文本、圖像、視頻等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)。例如，Meta-Transformer 使用凍結(jié)權(quán)重的 Encoder 在沒有配對多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下進行多模態(tài)感知。
• 實時推理：在需要低延遲的實時推理場景中，MT-TransformerEngine 通過優(yōu)化的推理引擎和 FP8 精度，可以顯著提升推理速度，適用于自然語言處理、圖像識別等任務(wù)。

常見問題

• MT-TransformerEngine 支持哪些模型？

  MT-TransformerEngine 主要支持各類 Transformer 模型，如 BERT、GPT、T5 等大型語言模型，以及多模態(tài)模型。

• 如何在項目中使用 MT-TransformerEngine？

  您可以訪問我們的 GitHub 倉庫，獲取詳細的安裝和使用說明。

• 是否支持多種硬件平臺？

  是的，MT-TransformerEngine 可以在摩爾線程的全功能 GPU 上運行，同時兼容多種深度學(xué)習(xí)框架。