Megatron-LM训练的大模型如何分组？

该内容讨论了模型并行化的复杂性，特别关注了在使用GPU训练大型语言模型（LMs）时的张量并行化（TP）、流水线并行化（PP）和数据并行化（DP）。它深入探讨了TP如何在多个GPU之间分割计算以充分利用它们的能力，尽管需要它们之间的大量通信。内容还将TP与PP进行了对比，PP的通信开销较小，但可能无法充分利用GPU资源。这一内容的重要性在于详细解释了如何应用不同的并行化策略来优化变压器模型的训练，这些模型以计算和参数密集而闻名。对于那些对机器学习模型的技术优化和跨多个GPU高效扩展大型语言模型感兴趣的人来说，这个指南尤为重要。它提供了关于不同并行化技术之间的权衡以及它们如何影响模型训练性能和效率的见解。- Megatron-LM是一个具有多个节点和GPU的模型。 - TP是一种并行计算方法，可以提高计算效率。 - PP和DP是另外两种并行计算方法。 - TP的效率最高，TP > DP > PP。 - Megatron-LM适用于Transformer模型，有12个档板。