Programa de otimização de comunicações de treinamento distribuído
Análise do problema:As operações All-Reduce podem se tornar um gargalo importante quando há mais de 8 nós de GPU. O ColossalAI oferece a seguinte solução:
- Comunicação em camadas:aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
hierarchical_allreduce=TrueHabilitação da agregação hierárquica intra/nó - Compressão da comunicação:fazer uso de
comm_fp16=TrueConversão de gradientes em transmissão FP16 - Cálculos sobrepostos:configurar
overlap_communication=TrueOcultar atrasos na comunicação
Recomendações de hardware:
- Uso de redes RDMA (InfiniBand) em vez de TCP/IP
- Garantir que o NVLink seja priorizado para a comunicação entre nós
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
colossalai.check_network()Largura de banda de teste
Métodos de ajuste:existirconfig.pyajuste do estágio centralbucket_size(recomenda-se 4 MB a 8 MB) e monitore os registros do NCCL para otimizar a topologia.
Essa resposta foi extraída do artigoColossalAI: fornecendo soluções eficientes de treinamento de modelos de IA em grande escalaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar o gargalo da eficiência da comunicação no treinamento de vários nós?
