多维并行加速训练方案
核心策略:ColossalAI提供三种互补的并行方式:
- 数据并行:基本構成
DataParallel(model)
适合小规模集群 - 张量并行:2.5D模式(需4的倍数GPU)可实现<90%的线性加速比
- 流水线并行:
num_stages
参数应设为GPU数量/N(N=单卡可容纳的模型层数)
上級者向けのヒント
- 利用する
colossalai.launch_from_torch
简化分布式启动 - コンフィグ
gradient_accumulation
平衡通信开销 - 使い始める
continuous_batching
处理不等长输入
ベストプラクティス:千亿参数模型推荐组合使用2D张量并行+4阶段流水线并行。
この答えは記事から得たものである。ColossalAI: 効率的な大規模AIモデル学習ソリューションの提供について