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探究超大Transformer語言模型的分布式訓(xùn)練框架

NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案 ? 來源:NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達企業(yè)解 ? 2021-10-20 09:25 ? 次閱讀
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NVIDIA Megatron 是一個基于 PyTorch 的框架,用于訓(xùn)練基于 Transformer 架構(gòu)的巨型語言模型。本系列文章將詳細介紹Megatron的設(shè)計和實踐,探索這一框架如何助力大模型的預(yù)訓(xùn)練計算。 上篇主要介紹了大模型訓(xùn)練的發(fā)展趨勢、NVIDIA Megatron的模型并行設(shè)計,本篇將承接上篇的內(nèi)容,解析Megatron 在NVIDIA DGX SuperPOD 上的實踐。

優(yōu)化的分布式集群架構(gòu):NVIDIA DGX SuperPOD

有了高效的分布式訓(xùn)練框架,自然也需要優(yōu)化的分布式訓(xùn)練集群。

NVIDIA DGX SuperPOD 便是 NVIDIA 推出的一個分布式集群的參考架構(gòu),最新一代是基于NVIDIA DGX A100 和NVIDIA HDR 200Gb/s ConnectX-6 HCAs組建,旨在幫助AI 研究人員快速搭建一套強大、靈活、高效的系統(tǒng),以滿足工業(yè)界日益復(fù)雜、多變的模型對計算資源不同程度的需求。尤其對于超大語言模型預(yù)訓(xùn)練這一復(fù)雜場景,DGX SuperPOD 架構(gòu)尤為重要。

DGX SuperPOD 采用模塊化的設(shè)計,支持不同規(guī)模大小的設(shè)計。一個標準的SuperPOD 由140 臺DGX A100和三層Infiniband 交換機通過胖樹結(jié)構(gòu)全互聯(lián)起來。每臺DGX A100 配有8個200Gb/s 的高速計算網(wǎng),并配有2個200Gb/s的高速存儲網(wǎng),采用計算和存儲網(wǎng)絡(luò)分離的方案。

多個POD之間可以通過核心層交換機直連起來,可以支持多達560 臺DGX A100的互聯(lián)規(guī)模。

更多關(guān)于NVIDIA DGX SuperPOD 架構(gòu)的詳細設(shè)計,請參閱下列連接中的白皮書:https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/Data-Center/gated-resources/nvidia-dgx-superpod-a100.pdf

NVIDIA Megatron 在 DGX SuperPOD 上的實踐

基于DGX SuperPOD 的Megatron實踐在不同大小的模型上,都表現(xiàn)出了很好的計算效率。

模型從1.7B 到1T ,訓(xùn)練規(guī)模從32 卡到3072 卡。

基于GPT-3 175B 模型的訓(xùn)練,采用如下的配置:

128 臺 DGX A100,總共 1024張 A100

Tensor 并行度:8;Pipeline 并行度:16; 數(shù)據(jù)并行度:8

全局Batch size : 1536;Micro-batch size: 1

在如此大的訓(xùn)練規(guī)模下,GPU 仍可達到44% 左右的計算效率,在規(guī)模和效率上,都遠遠超過已有的公開結(jié)果。

詳細內(nèi)容請參考以下鏈接:

Megatron repro: https://github.com/nvidia/megatron-lm

GPT3-175B training scripts: https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/blob/main/examples/pretrain_gpt3_175B.sh

總結(jié)

1. 大模型是大勢所趨。

2. 大規(guī)模分布式訓(xùn)練是訓(xùn)練大模型的必須。

3. NVIDIA Megatron 是開源的、軟硬協(xié)同設(shè)計的訓(xùn)練框架,專為Transformer-based的超大語言模型設(shè)計。

4. NVIDIA DGX SuperPOD 是開放的集群參考設(shè)計架構(gòu),專為大規(guī)模分布式訓(xùn)練而準備。

5. Megatron 優(yōu)化的Tensor模型并行:用于intra-transformer 層,可以高效地執(zhí)行在HGX based的系統(tǒng)上。

6. Megatron優(yōu)化的 Pipeline 模型并行:用于inter-transformer 層,可以有效地利用集群中多網(wǎng)卡的設(shè)計。

7. 數(shù)據(jù)并行的加持,可以擴展到更大規(guī)模、訓(xùn)練更快。

8. GPT-3 175B 的大模型,在1024 張 A100上可達到44%左右的計算效率。

9. NVIDIA Megatron 的設(shè)計和實踐,已廣泛用于學(xué)術(shù)界和工業(yè)界。

編輯:jq

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原文標題:NVIDIA Megatron:超大Transformer語言模型的分布式訓(xùn)練框架 (二)

文章出處:【微信號:NVIDIA-Enterprise,微信公眾號:NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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