Effiziente Skalierung des Trainings von Großen Sprachmodellen durch Optimierung der Kommunikationskosten von ZeRO

Belangrijkste concepten

AMSP ist ein System, das die Kommunikationskosten von ZeRO für das effiziente Training von Großen Sprachmodellen in großem Maßstab reduziert, indem es flexible Sharding-Strategien für Modellparameter, Gradienten und Optimierungszustände einsetzt.

Samenvatting

Der Artikel stellt AMSP, ein System zur Optimierung des Trainings von Großen Sprachmodellen (LLMs), vor. AMSP adressiert die hohen Kommunikationskosten, die beim Einsatz von ZeRO für das verteilte Training von LLMs auftreten.
Kernpunkte:

ZeRO reduziert den Speicherverbrauch beim Training von LLMs durch Sharding der Modellzustände, führt aber zu hohen Kommunikationskosten, die bei großer Skalierung die Trainingsleistung beeinträchtigen.
AMSP führt drei flexible Sharding-Strategien ein (Full-Replica, Full-Sharding, Partial-Sharding), die es den einzelnen Komponenten der Modellzustände (Parameter, Gradienten, Optimierungszustände) ermöglichen, unabhängig voneinander eine Sharding-Strategie zu wählen.
AMSP formuliert ein Optimierungsproblem, um die optimalen Sharding-Faktoren zu finden, die die Kommunikationskosten minimieren und die Speicherkapazität der GPUs einhalten.
AMSP optimiert die verteilte LLM-Trainingsleistung weiter, indem es die Kommunikation effizient mit der Berechnung überlappt.
Evaluierungen zeigen, dass AMSP bei der Skalierung des Trainings von LLaMA-Modellen auf 1024 GPUs eine deutlich höhere Modell-FLOPS-Auslastung (MFU) und Trainings-Throughput-Verbesserung im Vergleich zu anderen Ansätzen wie MiCS und ZeRO++ erreicht.

Statistieken

Beim Training des LLaMA-7B-Modells auf 1024 GPUs erreicht AMSP eine MFU von 51%, während MiCS nur 35% und ZeRO++ lediglich 4% erreichen.
Beim Training des LLaMA-13B-Modells auf 1024 GPUs erreicht AMSP eine MFU von 52%, während MiCS 33% und ZeRO++ 6% erreichen.
Beim Training des LLaMA-30B-Modells auf 1024 GPUs erreicht AMSP eine MFU von 42%, während MiCS 29% und ZeRO++ 5% erreichen.
Im Vergleich zu MiCS und ZeRO++ verbessert AMSP die Trainings-Throughput-Rate beim Training von LLaMA-Modellen auf 1024 GPUs um den Faktor 1,4 bis 12,7.

Citaten

"AMSP incorporates three flexible sharding strategies: Full-Replica, Full-Sharding, and Partial-Sharding, and allows each component within the model states (Parameters, Gradients, Optimizer States) to independently choose a sharding strategy as well as the device mesh."
"AMSP formulates an optimization problem aimed at discovering optimal sharding factors that minimize communication costs while adhering to the constraint of GPU memory capacity."
"Extensive evaluations show a significant system performance of AMSP on training LLaMA-based models. On 1024 Nvidia Ampere GPUs, the MFU of AMSP is 51%, 52%, and 42% on LLaMA-7B, LLaMA-13B, and LLaMA-30B training."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

AMSP

by Qiaoling Che... om arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.00257.pdf

Diepere vragen

Wie könnte AMSP die Kommunikationsoptimierung noch weiter verbessern, z.B. durch den Einsatz von Kompressionsverfahren oder neuartigen Kommunikationsalgorithmen?

AMSP könnte die Kommunikationsoptimierung weiter verbessern, indem es Kompressionsverfahren für die Übertragung von Daten implementiert. Durch die Komprimierung der zu übertragenden Informationen könnte die benötigte Bandbreite reduziert werden, was zu einer effizienteren Kommunikation führen würde. Darüber hinaus könnte AMSP neuartige Kommunikationsalgorithmen einsetzen, die speziell für die Anforderungen des Trainings von LLMs entwickelt wurden. Diese Algorithmen könnten beispielsweise auf optimierten Routing- oder Scheduling-Strategien basieren, um die Latenzzeiten bei der Kommunikation zwischen den GPUs weiter zu minimieren.

Welche zusätzlichen Herausforderungen ergeben sich beim Training von LLMs mit AMSP, wenn neben der Skalierung auf viele GPUs auch noch andere Parallelisierungsstrategien wie Tensor-Parallelismus oder Pipeline-Parallelismus zum Einsatz kommen?

Bei der Verwendung von zusätzlichen Parallelisierungsstrategien wie Tensor-Parallelismus oder Pipeline-Parallelismus neben der Skalierung auf viele GPUs mit AMSP ergeben sich einige zusätzliche Herausforderungen.

Koordination der Parallelisierungsstrategien: Die effektive Koordination und Synchronisation zwischen den verschiedenen Parallelisierungsstrategien kann komplex sein. AMSP müsste Mechanismen implementieren, um sicherzustellen, dass die verschiedenen Parallelisierungsstrategien harmonisch zusammenarbeiten, um die Gesamtleistung zu optimieren.

Speicher- und Kommunikationsmanagement: Mit zusätzlichen Parallelisierungsstrategien steigt der Bedarf an Speicherplatz und die Anforderungen an die Kommunikation zwischen den verschiedenen Komponenten. AMSP müsste sicherstellen, dass die Ressourcen effizient genutzt werden und die Kommunikation zwischen den verschiedenen Parallelisierungsstrategien optimiert wird.

Optimierung der Overlapping-Strategien: Die Overlapping-Strategien für die Kommunikation und Berechnung müssten möglicherweise angepasst und optimiert werden, um die Anforderungen der verschiedenen Parallelisierungsstrategien zu erfüllen. AMSP müsste Mechanismen implementieren, um sicherzustellen, dass die Kommunikation und Berechnung effektiv überlappen, unabhängig von der verwendeten Parallelisierungsstrategie.

Wie könnte AMSP in Zukunft auch für das Training von Modellen mit dynamischen Graphstrukturen oder für das Finetuning von LLMs optimiert werden?

Für das Training von Modellen mit dynamischen Graphstrukturen oder das Feintuning von LLMs könnte AMSP durch die Implementierung von flexiblen Sharding-Strategien für die dynamischen Graphstrukturen optimiert werden. Dies würde es ermöglichen, die Kommunikation und Berechnung effizient zu verwalten, auch wenn sich die Graphstrukturen während des Trainings ändern. Darüber hinaus könnte AMSP Mechanismen zur dynamischen Anpassung der Sharding-Strategien einführen, um auf Veränderungen in den Modellen oder Datenstrukturen zu reagieren.
Für das Feintuning von LLMs könnte AMSP spezifische Optimierungen für die Anpassung der Sharding-Strategien an die spezifischen Anforderungen des Feintunings implementieren. Dies könnte die Effizienz des Trainingsprozesses verbessern und sicherstellen, dass das Feintuning schnell und effektiv durchgeführt werden kann. Darüber hinaus könnte AMSP Mechanismen zur automatischen Anpassung der Sharding-Strategien basierend auf den Feintuning-Ergebnissen einführen, um eine kontinuierliche Optimierung der Trainingsleistung zu gewährleisten.