Megatron-LM论文要点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。李沐老师b站分享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进行，是一项非常高超的技术！nvidia跟gpipe类似，也是模型并行，但是在任务切割上面跟gpipe不一样。gpipe：transformer也可以，cnn也可以，比较通用的方式。把不同的层放到不同的gpu，加入数据并行，成为流水线并行。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。==》层切开的方法，通常命名为张量并行。〉83亿的语言模型，使用了512块GPU，76%
1.概览1.1背景（Why）近些年，chatGPT及类似模型引发了人工智能领域的风潮，大小公司想要更轻松、快速、经济的训练和部署自己的类chatGPT模型，但是随着模型越来越大，训练数据规模也越来越大，训练成本随之增加。训练这样的大模型，需要昂贵的多卡多节点GPU集群，硬件资源昂贵。即使拥有了GPU集群，现有的开源系统训练效率对机器利用率低。通常也达不到机器所能达到的最大效率的50%，也就是说更好的资源不代表更高的吞吐量，系统有更好的吞吐量也不一定训练的模型精准率更高，收敛更快，更不能说明这样的开源软件更好用。基于这样的现状，希望拥有一个高效、有效且易于使用的开源系统，帮助开发提高生产力。微软
DeepSpeed是微软推出的大规模模型分布式训练的工具，主要实现了ZeRO并行训练算法。原始文档链接：DeepSpeed一、DeepSpeed目前支持的功能Optimizerstatepartitioning(ZeROstage1)Gradientpartitioning(ZeROstage2)Parameterpartitioning(ZeROstage3)CustommixedprecisiontraininghandlingArangeoffastCUDA-extension-basedoptimizersZeRO-OffloadtoCPUandNVMe二、DeepSpeed的使用2.
相关博客【深度学习】【分布式训练】Collective通信操作及Pytorch示例【自然语言处理】【分布式训练及推理】推理工具DeepSpeed-Inference【自然语言处理】【chatGPT系列】大语言模型可以自我改进【自然语言处理】【ChatGPT系列】WebGPT：基于人类反馈的浏览器辅助问答【自然语言处理】【ChatGPT系列】FLAN：微调语言模型是Zero-Shot学习器【自然语言处理】【ChatGPT系列】ChatGPT的智能来自哪里？【自然语言处理】【ChatGPT系列】ChainofThought：从大模型中引导出推理能力【自然语言处理】【ChatGPT系列】Instru
过去半年，由ChatGPT引领的生成式大型语言模型技术，以其强大的「通用性」彻底颠覆了AI世界，普通人也可以很容易地使用AI工具来进行摘要、灵感创作、辅助编程、多语言翻译等任务。不过，训练这种超大规模的模型往往需要数百个、甚至数千个GPU来存储和计算数据，比如训练5300亿参数的Megatron-TurningNLG就使用了超过4000块NvidiaA100GPU想要高效地利用硬件资源需要设计复杂的优化系统，将模型划分割成适合于单个设备内存的片段，然后跨设备进行高效的并行计算；同时，为了能够让深度学习社区更方便地对大型模型进行训练，这些优化操作必须易于使用。2020年2月，微软开源了深度学习训
DeepSpeedChat:一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍1.概述近日来，ChatGPT及类似模型引发了人工智能（AI）领域的一场风潮。这场风潮对数字世界产生了革命性影响。ChatGPT类模型具有惊人的泛用性，能够执行归纳、编程、翻译等任务，其结果与人类专家相当甚至更优。为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松，AI开源社区进行了各种尝试（例如ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、Databricks-Dolly等）。然而，尽管开源社区付出了巨大的努力，目前仍缺乏一个支持端到端的基于人工反馈机制的强化学习（RLHF）的规模化系统，这使得训练强大
大型AI模型正在改变数字世界。基于大型语言模型(LLM)的Turing-NLG、ChatGPT和GPT-4等生成语言模型用途广泛，能够执行摘要、代码生成和翻译等任务。同样，DALL・E、MicrosoftDesigner和BingImageCreator等大型多模态生成模型可以生成艺术、建筑、视频和其他数字资产，使内容创作者、建筑师和工程师能够探索全新的创意生产力。然而，训练这些大型模型需要在数百甚至数千个GPU设备上使用大量内存和计算资源。例如，训练Megatron-TuringNLG530B模型需要使用超过4,000个NVidiaA100GPU。有效地利用这些资源需要一个复杂的优化系统，以
最常见的深度学习框架应该是TensorFlow、Pytorch、Keras，但是这些框架在面向大规模模型的时候都不是很方便。比如Pytorch的分布式并行计算框架（DistributedDataParallel，简称DDP），它也仅仅是能将数据并行，放到各个GPU的模型上进行训练。也就是说，DDP的应用场景在你的模型大小大于显卡显存大小时，它就无法使用了，除非你自己再将模型参数拆散分散到各个GPU上。今天要给大家介绍的DeepSpeed，它就能实现这个拆散功能，它通过将模型参数拆散分布到各个GPU上，以实现大型模型的计算，弥补了DDP的缺点，非常方便，这也就意味着我们能用更少的GPU训练更大的
最常见的深度学习框架应该是TensorFlow、Pytorch、Keras，但是这些框架在面向大规模模型的时候都不是很方便。比如Pytorch的分布式并行计算框架（DistributedDataParallel，简称DDP），它也仅仅是能将数据并行，放到各个GPU的模型上进行训练。也就是说，DDP的应用场景在你的模型大小大于显卡显存大小时，它就无法使用了，除非你自己再将模型参数拆散分散到各个GPU上。今天要给大家介绍的DeepSpeed，它就能实现这个拆散功能，它通过将模型参数拆散分布到各个GPU上，以实现大型模型的计算，弥补了DDP的缺点，非常方便，这也就意味着我们能用更少的GPU训练更大的
现在的模型越来越大，动辄几B甚至几百B。但是显卡显存大小根本无法支撑训练推理。例如，一块RTX2090的10G显存，光把模型加载上去，就会OOM，更别提后面的训练优化。作为传统pytorchDataparallel的一种替代，DeepSpeed的目标，就是为了能够让亿万参数量的模型，能够在自己个人的工作服务器上进行训练推理。本文旨在简要地介绍Deepspeed进行大规模模型训练的核心理念，以及最基本的使用方法。更多内容，笔者强烈建议阅读HuggingFaceTransformer官网对于DeepSpeed的教程：TransformerDeepSpeedIntegration1.核心思想(TLD
