Visualisation du parallélisme de maillage 6D dans l'entraînement de l'apprentissage profond
Cet article explore les complexités du parallélisme de maillage 6D dans l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. À l'aide d'une série de visualisations, l'auteur explique méticuleusement les mécanismes de communication de diverses stratégies parallèles — parallélisme de données, parallélisme de données entièrement partitionné, parallélisme de tenseurs, parallélisme de contexte, parallélisme d'experts et parallélisme de pipeline — pendant les passages avant et arrière du modèle. L'auteur utilise un modèle de couche d'attention simple pour illustrer les détails de l'implémentation de chaque approche parallèle, en soulignant leurs interactions et les défis potentiels, tels que le conflit entre le parallélisme de pipeline et le parallélisme de données entièrement partitionné. L'article conclut en discutant de l'ordre du maillage, de la combinaison de différentes stratégies parallèles et des considérations pratiques.
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