最近，Hugging Face发布了一个「超大规模训练手册」，教我们如何在GPU集群上训练LLM。...第一个挑战已经出现：「显存不足」。 训练时，显存需存储以下内容：模型权重、模型梯度、优化器状态和计算梯度所需的激活值。 如何根据这些变量，快速确定显存使用情况呢？一个简单的方法是通过实验测量。...接下来看到，重计算如何减少显存占用，以及如何在节省显存和增加计算成本之间取得良好的平衡。 对于规模较小的模型，长序列的激活值产生的影响更大，因此重计算的效果更显著。...以4个GPU和4个token的输入为例，每个GPU先异步将自身的键/值对发送给其他GPU，在等待时计算已有数据的注意力分数。理想状态下，计算完成前能收到下一个键/值对，可立即开始下一轮计算。...流水线并行 张量并行扩展到超过单个节点的GPU数量（一般4或8个）时，会受到节点间连接低带宽网络影响，性能下降明显。
模型并行的基本思想是将模型的计算任务拆分到不同的设备上执行，以提高训练效率和处理更大规模的模型。模型并行主要分为朴素的模型并行、张量并行和流水线并行。下面将详细介绍模型并行中的流水并行。...它通过将模型的计算任务分配到多个机器上，交错执行前向传播和后向传播，从而提高训练效率。...流水线并行的主要挑战在于如何处理设备之间的数据依赖和通信延迟。在实际应用中，通常需要结合数据并行、张量并行和流水线并行等多种方法，以最大化训练效率和模型规模。...将大模型分成多个子模型，每个子模型对应一个设备。子模型之间通过通信接口进行数据传递，以确保数据能够正确传输和处理。其次是任务调度。...Pipe 接受一个模型和 chunks 参数，其中 chunks 表示将输入数据分成多少块进行并行处理。在这里，将输入数据分成了 8 个块。最后，创建一个随机输入张量，并将其分配到 GPU 0 上。
（3）一个任务调度器，用于分配时间资源以优化 DNN 中的多个子图。 Program sampler. Ansor 必须解决的一个关键挑战是为给定的计算图生成一个大的搜索空间。...这带来了Ansor最终的挑战：在为多个子图生成程序时如何分配时间资源。Ansor中的任务调度器（第 6 节）使用基于梯度下降的调度算法将资源分配给更可能提高端到端DNN性能的子图。 ?...4.1 草图的生成 如Figure4所示，程序采样器接受一个子图作为输入。图 5 中的第一列展示了输入的两个示例。...由于我们的目标程序主要是数据并行张量化程序，它们由多个交错循环嵌套构成，最里面的语句是几个赋值语句，我们训练代价模型来预测循环中最里面的一个非循环语句的得分。...深度学习网络的总优化次数由 ANSOR 的使用者给定，然后由 Schedule Task 模块来确定如何将这些优化次数分配到不同的子图优化任务上。
更大的批量有助于提高计算效率，但若批量大小过大，则可能影响模型的收敛性。...1F1B (上) vs 1F1B 交错模式 (下) 交错模式为了进一步减少流水线空闲时间，每个设备可以计算多个不连续的层集合，称为模型块，而不是一个连续的层集合。...例如，设备1不再处理第1到第4层，设备2也不再处理第5到第8层，而是将每个设备分配两个模型块，每个模型块包含两层。这样，设备1处理的层是1、2、9、10，设备2处理的层是3、4、11、12。...张量并行-TP 张量并行训练是将一个张量沿特定维度分成 N 块，每个设备只持有整个张量的 1/N，同时不影响计算图的正确性。这需要额外的通信来确保结果的正确性。...如果我们以矩阵形式查看计算，很容易看出矩阵乘法如何在多个 GPU 之间分配： 如果我们将权重矩阵A按列拆分到N各个 GPU 并并行执行矩阵乘法XA_1，XA_n那么我们最终会得到可以独立输入的N
张量所在设备的分配器负责管理张量的存储区，张量存储缓冲区是引用计数的，在没有引用保留时会进行释放。 3.3 单设备执行 让我们首先考虑最简单的执行场景：一个拥有单个设备的工作者进程。...3.4.2 跨设备通信（Cross-Device Communication） 一旦决定了节点如何放置到设备之上（node placement），图就被划分成一组子图，每个设备一个子图。...在决定设备如何放置之后，将为每个设备创建一个子图。发送/接收节点对在跨工作进程通信时候使用远程通信机制（如 TCP 或 RDMA）来跨机器边界移动数据。...选项包括使用更复杂的启发算法来确定计算图执行的顺序，重新计算张量而不是将其保留在内存中，以及将长期张量从 GPU 内存交换到更大的主机 CPU 内存。...类似地，每个带有端口的输出名称都连接到一个特殊的 fetch 节点，该节点被用来保存输出张量，并在运行调用完成时将其返回给客户端。
张量并行则是层内分割，把某一个层做切分，放置到不同设备之上，也可以理解为把矩阵运算分配到不同的设备之上，比如把某个矩阵乘法切分成为多个矩阵乘法放到不同设备之上。...具体如下图，上面是层间并行（流水线并行），纵向切一刀，前面三层给第一个GPU，后面三层给第二个GPU。下面是层内并行（tensor并行），横向切一刀，每个张量分成两块，分到不同GPU之上。...Megatron-LM 开发人员展示了一个如何结合流水线、张量和数据并行，名为PTD-P的技术，这项技术将以良好的计算性能（峰值设备吞吐量的52%）在1000个GPU上训练大型语言模型。...Megatron 提出了一个新的交错schdule，与以前提出的schdule相比，它可以在稍微提高内存占用的基础上提高多达10%的吞吐量。...Megatron 的 Feed Forward 是一个两层多层感知器（MLP），第一层是从 H变成4H，第二层是从 4H 变回到 H，所以Transformer具体架构如下，紫色块对应于全连接层。
我们可以从A和B Load 2个子矩阵（tile），Compute 两个子矩阵，Store 结果到C的内存中。...得到的下一个对齐大小替换轴 i 处维度大小获得的一个更大的rTile。...给定一个张量表达式expr和目标设备dev，该算法在顶层内存构造一个初始化的rTile T并递归的放大T（对应第4行的EnlargeTile）。...每一步，它都会枚举下一个更大的rTile T‘，最大程度的提高数据重用得分（对应第10行的GetNextRTileShapes）。...我们将大型算子（例如，kernel时间大于 5ms）绘制在 y 轴为对数尺度的顶部子图中，而底部 4 个子图是其它中小型算子。
在这一节，我们首先介绍了物理学家量化相关性的方法，然后讨论了可以如何将这些方法用于机器学习领域的分析。 ? 图 2：图片为 8×8 大小。a) 交错分区的图示，b) 左右分区的图示。...在第 7 节，我们说明了这种对卷积网络的归纳偏置的控制可以如何通过适当调整每一层的通道数量来实现。 5. 张量网络和张量分解 ? 图 3：张量网络（TN/Tensor Networks）的简单介绍。...a) 该张量网络中的张量用节点表示，节点的度（degree）对应于由其所表示的张量的阶数。b) 用 TN 符号表示的一个矩阵乘一个张量。收缩（contracted）指数用 k 表示并且相加。...c) 一个更加复杂的例子——一个网络使用在稀疏互连的低阶张量上的收缩表示一个更高阶的张量。...一个用作张量网络的卷积网络 ? 图 4：a) 张量网络（TN）形式的奇异值分解。Λ 节点表示一个对角矩阵、U 和 V 节点表示正交矩阵。b) 相当于 CP 分解的 TN。 ?
模型并行的基本思想是将模型的计算任务拆分到不同的设备上执行，以提高训练效率和处理更大规模的模型。下面将重点介绍模型并行中的张量并行。朴素张量并行张量并行广泛应用于分布式训练技术。...本文展示了如何通过使用朴素张量并行解决这个问题。...思路是继承现有的 ResNet 模块，并在构造过程中将层分配到两个设备。然后，重写 forward 方法，通过移动中间输出连接两个子网络。朴素张量并行实现解决了模型过大无法放入单个设备的问题。...一种选择是进一步将每个批次分成流水线的分片，这样当一个分片到达第二个子网络时，下一个分片可以进入第一个子网络。这样，两个连续的分片可以在两个设备上并行运行。...张量并行的主要挑战在于如何切分参数和计算任务，以保证计算的一致性和通信的高效性。例如，在进行矩阵乘法时，必须确保各设备上的部分结果在数学上是一致的。
虽然这种方法可以实现单个适配器的低延迟推理和跨适配器的串行执行，但在同时为多个适配器提供服务时，会显著降低整体服务吞吐量并增加总延迟。总之，如何大规模服务于这些微调变体的问题仍未得到解决。...跨并发适配器的批处理能力给内存管理带来了新的挑战。第 5 节，研究者将 PagedAttention 推广到 Unfied Paging，支持动态加载 LoRA 适配器。...为了实现这一点，他们首先为内存池静态分配一个大缓冲区，除了 base 模型权重和临时激活张量占用的空间外，该缓冲区使用所有可用空间。...KV 缓存和适配器权重都以分页方式存储在内存池中，每页对应一个 H 向量。因此，序列长度为 S 的 KV 缓存张量占用 S 页，而 R 级的 LoRA 权重张量占用 R 页。...图 3 展示了内存池布局，其中 KV 缓存和适配器权重以交错和非连续方式存储。这种方法大大减少了碎片，确保不同等级的适配器权重能以结构化和系统化的方式与动态 KV 缓存共存。
torch.exp(x) # tensor([2.7183e+00, 7.3891e+00, 5.4598e+01, 2.9810e+03]) 也可以把多个张量连结（concatenate）在一起，把它们端对端地叠起来形成一个更大的张量...可以看到，第一个输出张量的轴-0长度（6）是两个输入张量轴-0长度的总和（3 + 3）；第二个输出张量的轴-1长度（8）是两个输入张量轴-1长度的总和（4 + 4）。...广播机制将两个矩阵广播为一个更大的3\times2矩阵，矩阵a将复制列，矩阵b将复制行，然后再按元素相加。 索引和切片 索引和切片操作与Python和pandas中的数组操作基本一致。...节省内存 运行一些操作可能会导致为新结果分配内存。 例如，如果用Y = X + Y，将取消引用Y指向的张量，而是指向新分配的内存处的张量。...为了说明这一点，首先创建一个新的矩阵Z，其形状与另一个Y相同，使用zeros_like来分配一个全0的块。 Z = torch.
arxiv.org/abs/2104.04473 主要内容： 1.基于PipeDream-Flush提出了交错式调度，之前如果每个设备有 4 层（即设备 1 有 1 – 4 层，设备 2 有 5 – 8...通过这种方案，流水线中的每个设备都被分配多个流水线阶段（与以前相比，每个流水线阶段的计算量更少）。...3.张量并行和流水线并行的通信优化 图中(a)是优化前，Device1和2是张量并行，Device1/2和Device3/4之间做流水线并行，分别计算完通过all_gather算子每张卡都有完整的输出，...图中(b)是优化后，Device1和2分别计算完做一次Scatter，Device1把自己分配到的输出给Device 3，Device 2把自己分配到的输出给Device 4。...Device 3/4先做一次all_gather，都拿到完整的数据。使得在流水线并行中每个相邻的设备之间的通信量减少到原来的1/t，t是张量并行的数量。
我们可以创建一个形状为(2,3,4)的张量，其中所有元素都设置为0。...我们将在后面的文章中解释线性代数的重点内容。 我们也可以把多个张量连结（concatenate）在一起，把它们端对端地叠起来形成一个更大的张量。我们只需要提供张量列表，并给出沿哪个轴连结。...X == Y 对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。 X.sum() 三、广播机制 在上面的部分中，我们看到了如何在相同形状的两个张量上执行按元素操作。...我们将两个矩阵广播为一个更大的 3\times2 矩阵，如下所示：矩阵a将复制列，矩阵b将复制行，然后再按元素相加。...为了说明这一点，我们首先创建一个新的矩阵Z，其形状与另一个Y相同，使用zeros_like来分配一个全 0 的块。
Enter(name)：Enter 操作符将其输入转发到由给定名称唯一标识的执行帧。这个 Enter 操作用于将一个执行帧中的张量传递给一个子执行帧。...Exit：Exit 操作符将一个张量从一个执行帧返回给它的父执行帧。一个执行帧可以有多个 Exit 操作返回到父执行帧，每个操作都异步地将张量传回给父帧。...该翻译确保每个循环被静态地分配一个唯一的框架名称。 4. 实现 TensorFlow 运行时负责数据流图的执行。让我们先快速浏览一下。...为了在多个设备上运行，TensorFlow 会自动将操作分配到设备集上。TensorFlow 基于设备的具体放置来自动将数据流图分割成一组子图，每个设备一个子图。...图 4 划分后的计算图 当一个子图被分配到某一个设备之后，这个子图就被该设备的本地执行器管理。执行器从源节点开始，依次执行准备好的节点。除了合并节点外，一个节点在其所有输入都可用时，就成为就绪节点。
张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...，并为我们的张量创建需求提出一个最佳的选择。...如果在numpy.ndarray对象和张量对象之间进行大量来回操作，则as_tensor() 的性能提高会更大。但是，如果仅执行一次加载操作，则从性能角度来看不会有太大影响。...总结： 至此，我们现在应该对PyTorch张量创建选项有了更好的了解。我们已经了解了工厂函数，并且了解了内存共享与复制如何影响性能和程序行为。
有研发人员在推特上热议：如果 GPT-5 使用 FP8 训练，即使只使用同样数量的 H100，模型大小也将会是 GPT-4 的 2.5 倍！...张量并行化是将一个模型的各个层分散到多台设备上，从而将权重、梯度和激活张量的分片放在不同的 GPU 上。...为了解决这个问题，研究者实现了一种新的 FP8 分配方案，其可将每个张量作为一个整体分散到多台设备上，而不是像 ZeRO 方法一样将其切分成多个子张量。...该方法是以一种贪婪的方式来处理 FP8 张量的分配，如算法 1 所示。 具体来说，该方法首先根据大小对模型状态的张量排序，然后根据每个 GPU 的剩余内存大小将张量分配到不同的 GPU。...这种分配遵循的原则是：剩余内存更大的 GPU 更优先接收新分配的张量。通过这种方式，可以平滑地沿张量分配张量缩放因子，同时还能降低通信和计算复杂度。
随着模型变得更深更大，每一层的激活值张量都需要保留在显存中。 以 ResNet50 为例，在模型的训练中，前向传播中 50 层的计算结果都需要保存在显存中，以便让反向传播利用这些张量计算梯度。...4 张 V100，显存占满，而 GPU 利用率很低。 即使是 V100 这样强大的算力，训练大模型时也很容易占满 16GB 显存。...原本需要 16GB 显存的模型，优化后使用的显存峰值就降到了 4GB。...最好的办法是告诉深度学习框架，这次训练就分配多少显存，剩下的就交给框架自己去优化。MegEngine 的动态图显存优化就是基于这一逻辑。...在此就用一个最简单的计算例子，跟着框架演算一遍，看看 MegEngine 是如何利用动态图的计算历史恢复与释放张量的。
再解释一下： 这个图展示的是vAttention如何动态管理单个K缓存（或V缓存）张量的内存，具体分为五个步骤： (a)：虚拟内存中包含了两个请求（R1和R2）的虚拟张量，但还没有进行任何物理内存分配。...请求的子张量在整个批次的虚拟张量中的K缓存（或V缓存）偏移量为，其中是worker上一个请求的最大K缓存（或V缓存）大小。请求标识符由vAttention分配。...在内部，vAttention确保在将执行返回给框架之前为每个活跃的reqId映射足够的物理页。...如果模型某一层所有 prompt tokens 的总K缓存大小为，页大小为$t，则每个worker需要确保在给定reqId的2 × ′个KV Cache子张量中的每个子张量中至少映射( + − 1)...更大的页大小和更高的TP维度会成比例地增加内存分配速率。这表明vAttention完全能够满足解码的内存分配带宽需求。
把数据张量的值交错成一个张量。tf.dynamic_stitch( indices, data, name=None)建立一个这样的合并张量。....] = data[m][i, ...]每个data[i].shape必须从相应的指标[i]开始。形状和其他数据[i]。...如果不需要这种保证，ParallelDynamicStitch在某些设备上的性能可能更好。...例：indices[0] = 6indices[1] = [4, 1]indices[2] = [[5, 2], [0, 3]]data[0] = [61, 62]data[1] = [[41, 42]...参数：indices:包含至少一个int32类型张量对象的列表。data:与相同类型张量对象的索引长度相同的列表。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。具有与数据相同的类型。
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