Programm zur Optimierung der verteilten Ausbildungskommunikation
Problemanalyse:All-Reduce-Operationen können zu einem großen Engpass werden, wenn mehr als 8 GPU-Knoten vorhanden sind.ColossalAI bietet die folgende Lösung:
- Vielschichtige Kommunikation:passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
hierarchical_allreduce=TrueErmöglichung hierarchischer Aggregation innerhalb/zwischen den Knoten - Komprimierung der Kommunikation:ausnutzen
comm_fp16=TrueUmwandlung von Gradienten in FP16-Übertragung - Überlappende Berechnungen:konfigurieren.
overlap_communication=TrueVerzögerungen bei der Kommunikation ausblenden
Hardware-Empfehlungen:
- Verwendung von RDMA-Netzwerken (InfiniBand) anstelle von TCP/IP
- Sicherstellen, dass NVLink für die Kommunikation innerhalb eines Knotens Priorität hat
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
colossalai.check_network()Test-Bandbreite
Tuning-Methoden:existierenconfig.pyMittelbühnenverstellungbucket_sizeParameter (4MB-8MB empfohlen) und überwachen die NCCL-Protokolle, um die Topologie zu optimieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelColossalAI: Effiziente Lösungen für das Training von KI-Modellen in großem Maßstab bereitstellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich der Engpass bei der Kommunikationseffizienz in einem Training mit mehreren Knotenpunkten überwinden?
