Visualisierung von 6D-Mesh-Parallelismus beim Deep-Learning-Training
Dieser Artikel befasst sich mit den Komplexitäten des 6D-Mesh-Parallelismus beim Training von Deep-Learning-Modellen. Anhand einer Reihe von Visualisierungen erklärt der Autor detailliert die Kommunikationsmechanismen verschiedener paralleler Strategien – Datenparallelismus, vollständig shard-basierter Datenparallelismus, Tensorparallelismus, Kontextparallelismus, Expertenparallelismus und Pipeline-Parallelismus – während der Vorwärts- und Rückwärtsausführung des Modells. Der Autor verwendet ein einfaches Modell mit einer Attention-Schicht, um die Implementierungsdetails der einzelnen parallelen Ansätze zu veranschaulichen und deren Interaktionen und potenzielle Herausforderungen hervorzuheben, wie beispielsweise den Konflikt zwischen Pipeline-Parallelismus und vollständig shard-basiertem Datenparallelismus. Der Artikel schließt mit einer Diskussion der Mesh-Ordnung, der Kombination verschiedener paralleler Strategien und praktischer Überlegungen.