大规模(万卡)集群训练平台设计方案 MegaScale: Scaling Large Language Model Training 视频教程

一、为什么要万卡训练集群：

大语言模型贼牛逼这个就不强调了哈，机器翻译，人机会话表现出巨大潜力和应用价值。模型大小和训练数据大小决定了模型能力，为实现最先进的模型，人们已经致力于万亿tokens训练具有万亿参数的大型模型。这就需要建立具有数万个GPU的大规模人工智能集群来训练LLM(大语言模型)。

二、万卡训练集群的挑战：

1、实现大规模高训练效率；(能不能把万卡的算力有效利用起来)

2、实现大规模高稳定性训练；(卡太多每个都可能故障，很容易出现各种故障)

三、万卡训练集群设计原则：

1、算法-系统协同设计

2、减少通信量/时间，通信和计算重叠

3、不降低精度情况下，优化计算过程

4、深度可观测性

万卡训练集群设计需考虑因素：

1、算法

2、分布式并行方案

3、数据加载

4、网络与通信

5、底层算子

6、集群容错与性能监测

视频教程

1.1 大规模/万卡集群训练平台MegaScale的挑战、设计原则、考虑因素、出现原因MegaScale: Scaling Large Language_哔哩哔哩_bilibili

1.2 大语言模型LLM训练优化，并行注意力、滑动窗口、增加batchsize单次训练数据量，万卡加速训练MegaScale Scaling Large_哔哩哔哩_bilibili

1.3 万卡分布式训练，ZeRO数据并行优化 通信与数据加载并行_哔哩哔哩_bilibili

1.5 万卡训练 张量并行优化 数据切片计算通信并行 大规模集群_哔哩哔哩_bilibili

1.6 大规模训练数据加载优化，消除多余加载器，数据加载通信并行，万卡集群MegaScale_哔哩哔哩_bilibili 1.7 大规模集群训练、通信初始化优化、网络拓扑_哔哩哔哩_bilibili

1.8 大规模集群网络拥塞控制 ECMP PFC DCQCN NCCL通信超时重传_哔哩哔哩_bilibili

1.9 底层算子融合为什么能加速计算_哔哩哔哩_bilibili

1.10 万卡集群集群容错性能监控 心跳检测 自行诊断 故障恢复_哔哩哔哩_bilibili

视频教程还在持续更新中

4.1 LLM算法优化

在不影响模型精度的情况下进行算法优化，以实现大规模的高训练效率。

4.1.1 并行注意力机制( parallel attention)

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如上面公式(1)所示，Attention算完的结果作为LN输入，LN才算。LN算完之后作为MLP输入，MLP才算，这是一个串行的计算过程，

改进为公式(2)，LN算完之后，MLP和Attention可以并行的算。因此，并行注意力可以减少计算时间。

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4.1.2 滑动窗口注意力机制(Sliding window attention (SWA))

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由于一句话是一个时间序列，我们在根据已有序列预测下一个字时，越靠前的字与我要预测字的相关性越弱。我们可以设置一个窗口，窗口之前的单词我们就忽略不计算了，减少计算量。每预测出一个单词，窗口就往回移动一格，预测下一个，所以叫滑动窗口。

就比如说，“爱串门的小”，我们预测下一个字，我们可以直接利用整个序列“爱串门的小”预测出“马”字。我们用“爱”一个字就预测不出“马”，距离太远，相关性太弱。我们可以设置长度为4当窗口，用“串门的小”就预测出“马”字了，忽略“爱”，减少计算量。但我们把“马”字预测出来了，预测下一个字时，我们把“爱”和“串”字都忽略，直接用“门的小马”预测下一个字，这里窗口是不是就往后滑动一格，忽略了“串”字。所以叫滑动窗口。

4.1.3 LAMB优化器

大规模训练受到批量大小限制。特别是，增加批量可能会影响模型收敛。LAMB可以将批量大小扩展到4倍，而不会损失准确性。为什么增大一批次训练数据量会减少训练时间，哈哈哈，爱串门的小马驹，贴心的给大家画了个图（怎么这么贴心，不点赞说不过去了啊），如下图所示，训练同样的数据耗时：

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4.2 分布式训练方案

4.2.1 数据并行通信重叠

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其实向Pytorch的DDP和FSDP已经做了训练与通信重叠，如上面的图所示，比如后向计算过程中，计算完一部分就通信Reduce-Scatter通信，这样，后续的后向计算过程中，同时进行通信，计算通信就重叠了。

但这样存在问题，就是我后向计算完成之后，还会进行一次Reduce-Scatter通信，前向计算开始之前，至少需要进行一次Allgather操作，才能进行进行计算，这两次通信时，计算通信是没有重叠的。

因此可以在这两次通信过程中，预加载数据，来让通信与数据加载重叠。

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4.2.2 流水线并行通信重叠

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前向流水并行时，当一个GPU计算完发送数据给下个GPU当同时，就进行下一次计算。发送数据就和前向计算重叠了，即。

哈哈哈，反向时是不是也可以用同样当技术啊，发送数据时就进行下一次反向计算。我看有的博文说，这里是将recv和backward，个人感觉不是啊，只有收到数据后才能进行计算，这里还是send和backward重叠。（哈哈哈，同学们要对自己有信心，要勇于挑战专家，错了就错了及时纠正就好。哈哈哈，如果是我爱串门的小马驹错了，大不了发视频道歉，承认自己菜）

由于前向和反向计算相对独立，是不是可以让前向的recv接收和backwark反向计算重叠，后向计算的recv和前向计算过程重叠。这里不就是，recv和计算重叠了么。

4.2.3 张量并行通信重叠

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这里的核心就是张量并行时，对数据进行分片：（1）对于allgather通信部分，allgather第一个数据片就进行计算，这样后续计算就和通信并行起来；（2）对于Reduce-Scatter通信部分，计算完第一个部分就进行Reduce-Scatter通信，这样后续计算就和通信并行起来了。

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4.3 数据预处理和加载优化

4.3.1 异步数据预处理

异步数据预处理，训练完成通信同步梯度时，就开始数据预处理/加载。

4.3.2 消除冗余数据加载器

每个GPU都有自己的数据加载器，将数据先读到CPU内存。同一张量并行组，他们输入相同，因此将数据加载到CPU内存只需一个数据加载器，然后各个GPU加载数据到自己显存。

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4.4 通信初始化优化

集合通信组初始化，随着集群规模增大，耗时便的无法忽略，影响调参和调试。

(1)同步步骤中使用当阻塞是基于Pytorch内部实现的TCPStore，它单线程、阻塞读写方式运行。 将TCPStore替换为Redis，它是非阻塞异步的。

(2)减少非必要当全局barrier阻塞同步。

4.5 集群

4.5.1 集群拓扑

三层交换机以类似 CLOS 的拓扑结构连接，两层就是spine-leaf如图所示，三层如下图所示。

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4.5.2 减少 ECMP 哈希冲突

ECMP（Equal-Cost Multi-Path routing）等价多路径负载均衡。就是比如现在有两条路径都可以到达，ECMP根据IP、端口号等计算一个哈希值(这个我们NCCL源码解读1里面有讲到)。

通过计算哈希值，确定走哪条路径。由于IP、端口号等完全一致，计算出的哈希值也一页，可以保证同一会话始终走同一路径，防止会话中断。

如何减少ECMP 哈希冲突，这玩意真不了解，后面有时间再调研调研。

4.5.3 拥塞控制

IB(Infiniband)不是贼贵么，而且还是私有协议，但确定快。以太网就参考它，搞了RoCE v2，参考IB继承了IB无损网络的约束，所有提出PFC(Priority-based Flow Control)。PFC当交换机缓存快溢出的时候，直接就通知上游端口，粗暴的暂停任何数据发送。

DCQCN(Data Center Quantized Congestion Notification)就出生，DCQCN涉及三个东西，发送方网卡，交换机，接收方网卡。

1、交换机缓存不够了，按拥塞程度以概率给要转发的数据包打上标记，表示交换机快不行了。

2、接收网卡收到带标记的数据包，知道交换机快不行了，发送数据包给发送方网卡。

3、接收网卡收到交换机快不行的数据包，根据概率，减缓发送。一段时间没收到交换机快不行的包，开始提速。

4.5.4 超时重传设置

NCCL中的参数可以设置控制重传定时器和重试计数，NIC网卡自适应重传使能。

4.6 底层算子

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算子融合，优化计算过程。就比如说，上面的第一个计算，原本X是要进行两次乘法得到Y，先乘以2再乘以4，算子融合，X乘以8一次搞定，减少计算量。

算子融合不仅可以优化计算计算过程，有时也可以优化读写过程。比如上面的第二个计算，第一次读取X乘以2得到结果，再读取X加上结果得到Y，融合后只读取一次X就搞定了。

4.5 集群容错

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4.5.1 心跳检测

心跳消息监测异常，发现异常发出早期警告。

毫秒级监测：IP地址、Pod名称、硬件信息、训练状态、RDMA流量发现错误或者流量异常立即警报。

4.5.2 自行诊断

轻量级软硬件故障诊断，快速自动定位问题。

主机内网测试:(1)RDMA网卡到主机内端点(内存节点和GPU)带宽测试。

（2)同一主机上不同RDMA网卡之间的连接和带宽测试。

NCCL测试: (1)服务器内GPU之间alltoall测试。

（2)同一交换机下服务器allreduce测试

注：用Allreduce也可以测不同底层通信算子，reduce类通信和alltoall等非reduce类底层通信算子和协议不同。

4.5.3 故障恢复

双阶段checkpoint快速保存和调用

两阶段快速Checkpoint保存：第一阶段Checkpoint写入主机内存；

第二阶段模型训练同时， Checkpoint由内存写入HDFS。

两阶段快速Checkpoint调用：第一阶段单个GPU从HDFS读取Checkpoint；

第二阶段，广播给所有其它所有需相同数据的GPU。

4.5.4 性能监控可视化

性能监控需注意GPU与GPU的依赖关系，不是直接通过GPU运行的快慢来确定GPU的性能。当GPUA的输入是GPUB给的时候，可能是GPUA自己慢自己性能差，也可能是GPUB慢导致GPUA看起来运行慢。

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结论：

在模型训练精度不变的情况下，实现了55.2%的算力利用率Model FLOPs Utilization (MFU)，与最先进的开源训练框架Megatron LM相比，提升了1.34倍。

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原文链接：

[2402.15627] MegaScale: Scaling Large Language Model Training to More Than 10,000 GPUs (arxiv.org)

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