Visualización del Paralelismo de Malla 6D en el Entrenamiento de Aprendizaje Profundo
Este artículo profundiza en las complejidades del paralelismo de malla 6D en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Utilizando una serie de visualizaciones, el autor explica meticulosamente los mecanismos de comunicación de varias estrategias paralelas —paralelismo de datos, paralelismo de datos totalmente fragmentado, paralelismo de tensores, paralelismo de contexto, paralelismo de expertos y paralelismo de pipeline— durante las pasadas hacia adelante y hacia atrás del modelo. El autor utiliza un modelo de capa de atención simple para ilustrar los detalles de implementación de cada enfoque paralelo, destacando sus interacciones y desafíos potenciales, como el conflicto entre el paralelismo de pipeline y el paralelismo de datos totalmente fragmentado. El artículo concluye discutiendo el orden de la malla, la combinación de diferentes estrategias paralelas y consideraciones prácticas.