MegatronLM的第三篇论文是2022年出的。在大模型训练过程中显存占用过大往往成为瓶颈，一般会通过recomputation重计算的方式降低显存占用，但会带来额外的计算代价。这篇论文提出了两种方法，分别是和，这两种方法和...
”Megatron-LM“ 的搜索结果
张量并行（TP）：降低内存占用，减少节点内的通信量。每个张量被分割成多个部分，每个部分位于不同的GPU上。在每个步骤中，相同的小批量数据由每个部分独立并行处理，然后在所有GPU间进行同步（all-reduce操作）。...
megatron使用FP16类型进行训练
数据并行模式会在每个worker之上复制一份模型，这样每个worker都有一个完整模型的副本。输入数据集是分片的，一个训练的小批量数据将在多个worker之间分割；worker定期汇总它们的梯度，以确保所有worker看到一个一致...
BioMegatron 具有与 Megatron-LM 相同的网络架构，但在不同的数据集 - PubMed 上进行了预训练，这是一个大型生物医学文本语料库，与原始 Megatron-LM 相比，它在生物医学下游任务中取得了更好的性能。预训练的 ...
威震天（ 和 ）是由NVIDIA应用深度学习研究团队开发的大型，强大的变压器。 该存储库用于正在进行的大规模培训大型变压器语言模型的研究。 我们使用混合精度开发了高效的，模型并行的（张量和流水线）以及和多节点预...
当前比较主流的一些分布式计算框架 DeepSpeed、Megatron 等，都在降低显存方面做了很多优化工作，比如：量化、模型切分、混合精度计算、Memory Offload 等 文章目录 note 大模型参数计算 1. 模型参数单位 2. 训练...
之前一直以为是识别不到megatron里的tokenizer，或者是pip tokenizer的包，弄了好久，结果是根本就是缺少了一个tokenizer.py。但是重装不了transformer_engine，然后我终于在找为什么的时候发现了tesla根本用不了！...
本文主要是对李沐老师的b站分享做一下自己的理解和总结。模型结构无非就是那样，相比而言，想要训练更大的模型而又能平稳...Megatron-LM：只针对特别大的使用transformer的语言模型，层中间切开，然后放到不同的gpu上。
在本系列中，我们将探讨Megatron-LM的源代码。Megatron-LM是由Nvidia开发的一个大规模语言模型训练框架，它采用模型并行的方式实现分布式训练。在本篇文章中，我们将关注模型并行初始化的过程。
在 PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。我们通常需要将模型分布在多个设备上，并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。Hugging Face ???? Accelerate 的创建是为了支持跨 GPU 和 TPU 的...
例如，与在通过 40 Gbps Infiniband 互连连接的四节点集群上使用模型并行相比，使用 ZeRO 驱动的数据并行可以训练 GPT-2 模型快近 4 倍，其中每个节点有四个 NVIDIA 16GB V100 GPU 与 PCI-E 连接....
模型并行训练实现的核心代码在`megatron/core/`目录下，按`README.md`介绍来说，`Megatron Core`是一个专门针对transformer类模型、效率高、可扩展的计算库。
大模型技术栈的实战与应用是一个涉及多个层面和领域的复杂任务。以下是一些关键方面的概述：一、技术栈概述大模型技术栈主要包括一系列用于构建和训练大型人工智能模型的技术和工具。这些模型通常涉及深度学习、自然...
主要包含3个部分，第一个部分是基于原始的Megatron如何训练GPT2模型，第二个部分是如何结合DeepSpeed的特性进行训练Megatron GPT2，由于篇幅原因这篇文章只写了第一部分，主要是非常细致的记录了跑起来Megatron GPT2...
Distributed-Optimizer分布式优化器的主要实现是通过连续的来进行的，中用于模型状态和优化器状态之间进行parameter参数和grad梯度的通信。中使用reduce-scatter和all-gather进行通信。在每个dp的rank上计算完grad后...
首先我在github上看到两个issue：
在【Megatron-LM源码系列(二)：Tensor模型并行和Sequence模型并行训练】基础上增加了Pipeline模型并行训练的介绍，对于Pipeline模型并行思路可参考【详解MegatronLM流水线模型并行训练(Pipeline Parallel)】。...
[Arxiv 2019] Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism
这篇文章主要翻译DeepSpeed的Megatron-LM GPT2 ，Zero零冗余优化器技术，ZeRO-Offload技术。关于DeepSpeed 的Zero和ZeRO-Offload的技术原理大家也可以查看图解大模型训练之：数据并行下篇(ZeRO，零冗余优化)这篇文章...
PTM：大模型加速方法或框架(预训练阶段/推理阶段)的简介、常用框架(Megatron-LM/Colossal-AI/DeepSpeed等，FastLLM/vLLM等)、案例应用之详细攻略 目录 一、大模型预训练阶段—加速方法或框架(以分布式深度学习为...
NVIDIA APEX安装完全指南及Megatron-LM/Pytorch运行问题解决(No module named 'fused_layer_norm_cuda'/No module named 'amp_C'/ImportError: libc10.so)
本文接着上一篇【Megatron-LM GPT 源码分析（二） Sequence Parallel分析】，基于开源代码，通过的模型运行示例，从三个维度 - 模型结构、代码运行、代码逻辑说明 对其源码做深入的分析。
本篇文章对张量模型并行、流水线模型并行的原理进行简单介绍。
Megatron-LM源码系列(七)：Distributed-Optimizer分布式优化器实现Part2
BLOOM 的模型架构与GPT3非常相似，只是增加了一些改进，本文稍后将对此进行讨论。该模型是在Jean Zay上训练的，Jean Zay 是由 GENCI 管理的法国政府资助的超级计算机，安装在法国国家科学研究中心 (CNRS) 的国家计算...
Megatron-LM源码系列(四)：重计算(recompute)
数据并行模式涉及在每个Worker上复制整个模型，这样每个Worker都会有一个完整模型的副本。输入数据集被分成多个片段，一个训练小批量数据会被分配给多个Worker；Worker定期聚合它们的梯度，以确保所有Worker看到的是...
本文测试1F1B interleaved是否能挤掉空泡。因为所用的服务器不支持P2P,且PCIE为GEN1 X16 NCCL all_reduce_perf测试的性能仅为1.166GB/s。因此开启interleaved模式后,通信算子耗时占明显增加。
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