AIGC 大模型训练并行化策略与技术的全方位剖析
超越单GPU局限：全面解析AIGC大模型训练的并行化策略与技术
突破语言模型局限性的关键在于提升深度神经网络的复杂性，即增加网络中的参数数量。以为例，其拥有惊人的1750亿个参数，使其能够以高度人性和连贯的方式处理语言。
这些参数是在大量数据上训练得到的，主要形式是矩阵权重。在训练和推理过程中，深度神经网络根据这些矩阵权重调整自身的行为，使得模型能够学习并精通各种语言任务。
这种参数化方法赋予了和其他LLM强大的理解和生成语言的能力，使其成为令人印象深刻的对话式人工智能工具。AI大模型，比如chat G P T和其他的LLM，之所以能像人一样回答得这么好，是因为它们的结构（也就是深度神经网络DNN）变得更高级了。这些网络里有数十亿到万亿个可以调整的部分，我们称之为“参数”。这些参数是在大量数据上训练得到的，它们的主要形式是矩阵权重，在训练和推理中都会用到。
深度学习模型训练加速器
- 节省时间和成本：训练深度学习模型需要大量矩阵运算，使用专为矩阵运算设计的处理器，如GPU、TPU和其他专门的AI芯片，可以大幅降低计算时间和成本。
- 提高计算效率：这些处理器具有高效的通信方式，可以快速传递数据，使模型训练更加高效。
- 实现大规模模型训练：得益于这些处理器的强大性能，我们可以训练出更大规模的深度学习模型，从而获得更准确的结果。
为了训练AI模型理解人类语言，我们需要大量文本数据。这些数据可从网络爬取或来自维基百科、GitHub、Stack Exchange和Arixiv等平台。一个拥有1750亿参数的模型，其内存需求超过1TB，仅此存储参数和计算过程中的中间结果。
此外，为防止训练过程中出现问题需回退到之前状态，我们还需要额外存储一些检查点数据。一个包含一万亿个令牌的数据集需要4TB的存储空间。Arixiv等平台。一个拥有1750亿参数的模型，它的内存需求超过1TB，这还仅仅是存储参数和计算过程中的一些中间结果。
另外，为了防止训练过程中出现问题需要回退到之前的状态，我们还需要额外存储一些检查点数据。一个包含一万亿个令牌的数据集则需要4TB的存储空间。
- 高效利用GPU内存：
- 高级GPU，如Nvidia H100，内存高达80GB，但对于大型模型，单个GPU的内存仍有限。
- 并行计算将数据和模型拆分到多个GPU上，同时进行计算。
- 并行计算的优势：
- 可以同时利用多个GPU进行计算，大幅提升计算速度。
- 可以在多个层面进行，包括数据并行、模型并行和管道并行。
- 并行计算的应用：
- 在训练大型人工智能模型时，并行计算可以显着缩短训练时间。
- 在运行大型深度学习应用程序时，并行计算可以提高性能和效率。
一、数据并行
数据并行：并行训练的利器
数据并行是一种优化模型训练的方法。它通过将数据集分割成多个部分，并由不同GPU负责训练一个模型副本，以加速训练过程。其关键步骤包括：
1. 数据分割：将训练数据划分为多个子集。
2. 模型副本：为每个子集创建模型副本。
3.并行训练：每个GPU训练自己的模型副本。
4. 参数同步：定期将各个GPU训练的模型参数进行同步。
5. 模型集成：将各个GPU训练的模型进行平均，得到最终模型。
数据并行可有效提高模型训练效率，尤其适用于大规模数据集和复杂模型。
采用分块分布式训练：将数据切分成小块，并分发给多个GPU进行训练。每个GPU接收到的数据块是唯一的，可显著提升训练效率。
模型复制：每个GPU上都会放置一个模型的副本，以便进行并行计算。
梯度计算：模型训练的引擎
每个GPU充分利用分配的数据块，独立进行模型训练。训练过程综合了前向传播（预测）和反向传播（计算梯度）两个阶段。前向传播生成预测，反向传播计算梯度，为模型优化提供方向。梯度指示了模型参数调整的方向和幅度，帮助改进模型性能。
梯度聚合：多个 GPU 计算出的梯度经由汇总机制聚合为最终梯度，通常采用梯度平均值计算的方式。此过程有效地将各 GPU 的计算结果整合，为后续模型更新提供综合梯度信息。
集团梯度下降：优化后的数据将发送给所有显卡，各显卡利用相关数据来更新本地区域模型的参数值，并实现同步。
迭代：上述步骤会多次重复进行，直到模型训练完成。
梯度计算：机器学习的数学之魂
梯度计算是机器学习中的关键数学方法，它用来计算损失函数相对于模型参数的斜率。这个斜率就像一个指示牌，指导模型调整参数以减少预测错误。
通过反复进行梯度计算和调整参数，模型逐渐学习到从输入数据到输出结果的映射关系。这犹如工匠手中的工具，指引着学习之路。梯度计算是机器学习算法的神经元，是成长的关键。
数据并行是一种广泛应用于深度学习模型训练的加速技术，可以显著提升大规模数据集的训练速度。然而，数据并行可能导致GPU之间产生大量的通信，因为每个GPU需要与其他参与训练的GPU交换信息。这种密集的通信可能会在网络上产生大量流量，从而降低训练效率。
优化通信策略，提升分布式训练效率
- 参数服务器：采用专门的服务器聚合梯度，适用于较小的模型，可能产生通信瓶颈。
- 环形归约：GPU按环形传递梯度，每一步进行聚合，传播速度较慢。
- 改进策略：
- 引入独立的参数服务器组：为每个GPU组分配独立的参数服务器，减少通信瓶颈。
- 采用混合通信策略：结合参数服务器和环形归约，适用于较大模型。
- 使用分布式数据并行（DDP）框架：提供开箱即用的分布式训练支持，简化编程。
- 优化网络通信：使用高效的网络通信库（如NCCL、MPI等）减少数据传输开销。
海量参数语言模型的训练超出了单个 GPU 的容量限制，单纯依靠数据并行策略已无法满足需求。因此，需要借助于模型并行、混合并行等方法来进行分布式训练。这些方法能够有效地将模型拆分到多个 GPU 上，并通过通信机制来实现协同训练。
二、模型并行
模型并行：大规模模型的解决方案
模型并行是一种突破性技术，可在不牺牲性能的情况下扩展模型大小。它将模型参数和计算分散到多个 GPU 上，有效解决了大型模型无法放入单个 GPU 的问题。
关键步骤：
1. 模型切分：将模型拆分为多个子模型，每个子模型在单独的 GPU 上运行。
2. 数据并行：在每个 GPU 上，对各自的子模型进行数据并行训练。
3. 梯度同步：将每个 GPU 上的梯度进行同步，以便更新模型参数。
4. 参数同步：将更新后的模型参数同步到所有 GPU，以保持模型的一致性。
模型并行极大地扩展了模型的规模，使其能够处理更大、更复杂的数据集，并实现更准确的预测结果。
模型分割：大型模型被切割成多个部分，分配到不同的GPU上。深度神经网络通常由一系列层组成，按照层来划分模型很自然。这种方法可以充分利用GPU的并行计算能力，大幅提升模型的训练速度，降低训练成本。
前向传播：每个GPU利用整个训练数据集，计算模型分配区段的输出，然后传给序列中下一个GPU。此过程要求每个GPU等待前一个GPU完成计算，导致延迟。
反向传播优化：
在训练过程中，每个GPU负责计算其模型部分的梯度，并将其传递给前一个GPU。这种依赖链导致每个GPU必须等待接收来自后一个GPU的梯度信息，降低了训练效率。本文提出了一种优化反向传播的方法，通过消除这种依赖链，提高训练速度和吞吐量。
GPU并行参数更新
在分布式训练中，每个GPU独立地更新其负责的模型部分的参数，而无需与其他GPU共享。这显著提高了训练效率。
迭代：上述过程会不断重复，直到模型在整个数据集上完成训练。
模型并行：
* 突破训练超大型模型的限制。
* 面临前向和反向传播中的GPU通信瓶颈，或导致效率降低。
* 对于巨型数据集的大型语言模型（LLMs），等待和资源浪费显著。
流水线并行：
* 更有效的解决方案，尤其适用于LLMs。
* 避免GPU通信瓶颈。
* 提高效率，减少计算资源浪费。
三、流水线并行
流水线并行：有效提升GPU利用率的并行训练方法
流水线并行是一种将数据并行和模型并行相结合的并行训练技术。它将每个小批量的训练数据进一步细分为多个微批次，并让不同的GPU并行处理这些微批次。相较于模型并行，当一个GPU处理完一个微批次后，它不会闲置等待下一批次的输入。相反，它会直接开始处理下一个微批次，从而提高GPU利用率。这种方法可以显著提升模型训练速度。
然而，由于不同GPU之间需要进行数据交换，增加了通信需求。为了减轻通信开销，流水线并行通常会采用一些优化策略，例如使用高速互连网络或压缩通信数据。
总之，流水线并行是一种有效提升GPU利用率的方法，可以显著缩短模型训练时间。
四、张量并行
张量并行是一种突破性的模型并行技术，它以独特的“张量”层面划分模型，而非传统方法中的层层面。这种差异化设计赋予了张量并行更加精细的并行度，对于超大型模型（LLMs）格外有利。
尤其是对于单层规模庞大，已超单个GPU承载能力的大型语言模型，张量并行展现出了不可替代的优势。它提供了高效的并行处理能力，解决了大型模型难以在单一设备上训练的问题，促使模型训练迈入崭新的篇章。
用“烹饪”作为比喻来解释这四种并行方式：
数据并行：并行处理 利落高效
如同餐厅中的多名厨师同时烹饪一道菜肴，数据并行是一种高效的处理手段。将庞大的数据分割成更小块，交由多个计算单元同时处理，如同每位厨师专注于一道菜，待所有部分烹饪完毕，再行组合成完整的数据结果。
数据并行展现出显著的优势，尤其是在处理大规模数据时，它能够显著提升处理效率，如同餐厅中的多名厨师齐心协力，共同缩短了上菜所需的时间。比喻：一个大餐厅里，有多个厨师（GPU）。为了快速准备食物，餐厅经理将食材（数据）分成多份，每个厨师都得到一份食材。他们各自独立地烹饪自己的部分，最后再将所有的菜品组合在一起，形成一顿完整的饭菜。
模型并行：
- 比喻：在一个餐厅里，厨师们分工协作，各自负责一道菜的制作，最后将所有菜品组合成一道完整的菜肴。
- 原理：将模型拆分成多个部分，每个部分由不同的处理器或设备并行处理，最后将结果组合成完整的模型输出。
- 优势：可显著提高模型训练和推理速度、支持更大规模的模型训练和使用更大的数据集。比喻：还是在这个大餐厅里，这次有一个非常复杂的菜谱（模型）。每个厨师只负责其中的一个步骤或部分。比如，一个厨师负责做汤，另一个负责做主食，还有的负责甜点等。他们各自完成自己的部分后，再将所有的菜品组合在一起，形成一道完整的菜。
流水并行是一种厨房作业方式，灵感源于装配线。食材从一端进入，经过多个厨师之手，每个厨师都在前一个厨师完成后立即开始自己的工作。这种方式可以加快烹饪速度，提高效率。
例如，一家餐厅采用了流水并行的厨房作业方式，将烹饪过程划分为多个步骤，由不同的厨师同时进行。食材从一端进入，经过清洗、切配、烹饪、摆盘等多个步骤，每个厨师都在前一个厨师完成后立即开始自己的工作。这样，整个烹饪过程可以在多个厨师之间同时进行，从而加快了烹饪速度，提高了效率。比喻：这次餐厅采用了一个装配线式的厨房。食材从一端进入，经过多个厨师，每个厨师都在前一个厨师完成后立即开始自己的工作。这样，整个烹饪过程可以在多个厨师之间同时进行，从而加快了烹饪速度。
张量并行：化繁为简，高效协作
想象有一个巨大的食材块（张量），如一个庞大的面团，需要多个厨师同时处理。张量并行是一种有效的处理方式，如同多位厨师将面团分成小块，各自处理，再重新组合，最终完成烹饪。
这种并行方式可显著提升效率，适用于大规模数据处理或复杂计算任务，例如机器学习、图像处理和科学模拟等领域，有助于加速模型训练和计算过程。它充分利用了多核处理器和分布式计算架构的优势，实现了高效协作和资源优化。比喻：想象有一个非常大的食材块（张量），比如一个巨大的面团。这个面团太大了，一个厨师处理不了。但是，如果有多个厨师，他们可以将面团分成多个小块，每个厨师处理一个小块。最后，他们再将所有的小块面团组合起来，形成一个完整的面包或其他食品。
- 除并行技术外，还有方法可将数据集和模型参数分配到各个GPU。
- 研究焦点在于减少GPU通信开销及闲置时间，进而提升浮点运算利用率。
- 大型模型训练时，深度学习框架内置支持对模型和数据集分区，无需手动设置。
大规模语言模型（LLMs）的并行训练面临跨GPU通信流量和网络拥塞问题，导致训练时间延长和GPU利用率下降。优化并行策略，采用高效的数据传输机制，可以缓解网络拥塞并提高训练效率。
连接技术的准确选择和GPU/TPU集群的合理拓扑结构设计对于LLMs训练至关重要。它们直接决定训练成本和性能。
AIGC训练中的GPU/TPU并行处理方案
* 数据并行：将模型的权重和激活值复制到每个GPU/TPU，每个GPU/TPU处理不同的数据子集，然后将结果汇总。
* 模型并行：将模型的权重和激活值划分为多个部分，每个GPU/TPU处理其中的一部分，然后将结果汇总。
* 混合并行：结合数据并行和模型并行，以充分利用GPU/TPU的计算资源。
即将探讨的GPU/TPU集群网络组网方案：
* NVLink：专为NVIDIA GPU设计的互连技术，具有高带宽和低延迟。
* InfiniBand：一种高性能计算机网络技术，具有可扩展性和低延迟。
* ROCE以太网Fabric：一种基于以太网的高性能计算机网络技术，具有低成本和易于管理的特点。
* DDC网络方案：一种专为数据中心设计的网络方案，具有高带宽和低延迟。
这些网络方案将在LLM训练中发挥重要作用，它们将决定GPU/TPU之间的数据传输速度和延迟，从而影响训练效率和性能。
-对此，您有什么看法见解？-
-欢迎在评论区留言探讨和分享。-
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