Visualizando o Paralelismo de Malha 6D no Treinamento de Aprendizado Profundo
Este artigo mergulha nas complexidades do paralelismo de malha 6D no treinamento de modelos de aprendizado profundo. Usando uma série de visualizações, o autor explica meticulosamente os mecanismos de comunicação de várias estratégias paralelas — paralelismo de dados, paralelismo de dados totalmente particionado, paralelismo de tensor, paralelismo de contexto, paralelismo de especialista e paralelismo de pipeline — durante as passagens direta e inversa do modelo. O autor usa um modelo de camada de atenção simples para ilustrar os detalhes de implementação de cada abordagem paralela, destacando suas interações e desafios potenciais, como o conflito entre o paralelismo de pipeline e o paralelismo de dados totalmente particionado. O artigo conclui discutindo a ordenação de malha, combinando diferentes estratégias paralelas e considerações práticas.