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带你认识大模型训练关键算法:分布式训练Allreduce算法

摘要:现在的模型以及其参数愈加复杂,仅仅一两张的卡已经无法满足现如今训练规模的要求,分布式训练应运而生。 本文分享自华为云社区《分布式训练Allreduce算法》,原文作者:我抽签必中。 现在的模型以及其参数愈加复杂,仅仅一两张的卡已经无法满足现如今训练规模的要求,分布式训练应运而生。 分布式训练是怎样的?为什么要使用Allreduce算法?分布式训练又是如何进行通信的?本文就带你了解大模型训练所必须的分布式训练Allreduce算法。 通信概念 我们理解计算机的算法都是基于一个一个函数操作组合在一起得到的,那么我们在讲解分布式算法之前,我们必须先了解一下组成这种算法所应用于硬件的函数操作——集合通信的基本概念, Broadcast(广播):将根服务器(Root Rank)上的数据分发广播给所有其他服务器(Rank) 如图所示,当一台服务器计算完成了自己部分的参数数据,在分布式训练中想要把自己这部分数据同时发送给其他所有服务器,那么这种操作方式就叫做广播(broadcast)。 Scatter(散射):将根服务器上的数据散射为同等大小的数据块,每一个其他服务器得到一个数据块 如图所示,...

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