2.5D 张量并行
作者: Zhengda Bian, Yongbin Li
前置教程
示例代码
相关论文
引言
与一维张量并行相比,二维并行降低了内存成本,但可能引入更多的通信。因此,2.5D张量并行 在 2.5D SUMMA 的基础上被提出,它通过使用更多的设备来减少通信。
我们还是以线性层 为例。 给定 个处理器(必要条件), 如 , 我们把输入 划分为 行和 列
它可以被重塑为 层
另外,权重 被分割为
对于 相关的每一层, 我们使用SUMMA算法将 与 相乘。 然后,我们得到输出
效率
给定 个处理器, 我们展现理论上的计算和内存成本,以及基于环形算法的2.5D张量并行的前向和后向的通信成本。
计算 | 内存 (参数) | 内存 (activations) | 通信 (带宽) | 通信 (时延) |
---|---|---|---|---|
使用
为了使我们的模型能够实现2.5D张量并行,例如在8个 GPU 上,我们需要配置如下的并行设置。
CONFIG = dict(parallel=dict(
data=1,
pipeline=1,
tensor=dict(size=8, mode='2.5d', depth=2),
))
然后 Colossal-AI 会自动对所有来自 colossalai.nn
的层应用2.5D张量并行。
让我们定义一个由两层多层感知器 (MLP) 组成的模型,如下所示。
import colossalai
import colossalai.nn as col_nn
import torch
from colossalai.utils import print_rank_0
class MLP(torch.nn.Module):
def __init__(self, dim: int = 256):
super().__init__()
intermediate_dim = dim * 4
self.dense_1 = col_nn.Linear(dim, intermediate_dim)
print_rank_0(f'Weight of the first linear layer: {self.dense_1.weight.shape}')
self.activation = torch.nn.GELU()
self.dense_2 = col_nn.Linear(intermediate_dim, dim)
print_rank_0(f'Weight of the second linear layer: {self.dense_2.weight.shape}')
self.dropout = col_nn.Dropout(0.1)
def forward(self, x):
x = self.dense_1(x)
print_rank_0(f'Output of the first linear layer: {x.shape}')
x = self.activation(x)
x = self.dense_2(x)
print_rank_0(f'Output of the second linear layer: {x.shape}')
x = self.dropout(x)
return x
在8个 GPU 上启动 Colossal-AI 并建立模型。
parser = colossalai.get_default_parser()
colossalai.launch(config=CONFIG,
rank=args.rank,
world_size=args.world_size,
local_rank=args.local_rank,
host=args.host,
port=args.port)
m = MLP()
我们将会看到 MLP 模型中被划分的参数(如权重)的形状。
Weight of the first linear layer: torch.Size([128, 512])
Weight of the second linear layer: torch.Size([512, 128])
第一个线性层的完整权重形状应该为 [256, 1024]
. 经过2.5D并行划分后,它在每个 GPU 上变成了 [128, 512]
。
同样地,第二层将权重 [1024, 256]
划分为 [512, 128]
.
我们可以用一些随机输入来运行这个模型。
from colossalai.context import ParallelMode
from colossalai.core import global_context as gpc
from colossalai.utils import get_current_device
x = torch.randn((16, 256), device=get_current_device())
# partition input
torch.distributed.broadcast(x, src=0)
x = torch.chunk(x, 2, dim=0)[gpc.get_local_rank(ParallelMode.PARALLEL_2P5D_DEP)]
x = torch.chunk(x, 2, dim=0)[gpc.get_local_rank(ParallelMode.PARALLEL_2P5D_COL)]
x = torch.chunk(x, 2, dim=-1)[gpc.get_local_rank(ParallelMode.PARALLEL_2P5D_ROW)]
print_rank_0(f'Input: {x.shape}')
x = m(x)
然后我们可以看到 activation 结果的形状。
Input: torch.Size([4, 128])
Output of the first linear layer: torch.Size([4, 512])
Output of the second linear layer: torch.Size([4, 128])
2.5D并行中的 activation 张量都是同时在行和列分割的。例如,第一个线性层的输出是 [4, 512]
, 而第二层的输出为 [4, 128]
。
注意,2.5D并行使用与2D并行相同的划分方法来处理权重,区别在于对输入的划分。