刘知远团队大模型技术与交叉应用L5-BMSystem

news2025/1/17 0:02:08

为什么需要BMTrain？
PLM越来越大。为了使训练更高效和廉价。我们有必要
1.分析GPU的显存去哪了？
2.理解GPU间的合作模式是如何的？

在这里插入图片描述

显存都去了哪里？

CPU vs GPU

CPU适合复杂逻辑运算。GPU适合大量重复的数值运算。

在这里插入图片描述

显存成分

1.前向传播时，模型参数
2.反向传播时，模型梯度
3.中间过程的计算
4.优化器

在这里插入图片描述

GPU间的合作模式

数据并行-Data Parallel

参数服务器的参数会被复制到所有显卡上
数据切成三份，分别给每张显卡
最后聚合后的梯度传回参数服务器
PS：实际上参数服务器在0号显卡上
在这里插入图片描述

广播算子

在这里插入图片描述

规约

在这里插入图片描述

All Reduce

规约的结果广播
在这里插入图片描述

Reduce Scatter

在这里插入图片描述

All Gather

在这里插入图片描述

分布式数据并行

这样就不需要要参数服务器。
在这里插入图片描述
使用数据并行，使模型中间结果量降低了

模型并行-Model Parallel

一张GPU可能无法放下模型所以的参数和梯度和优化器。

由于矩阵乘法可以进行分解。将大矩阵切成小矩阵。
在这里插入图片描述
但是这样要保证每张GPU上的数据是一样的。
梯度需要拼接，所以需要All gather算子。

中间结果没有减少。但是模型参数和梯度和优化器参数减少了。

ZeRO Redundancy Optimizer

是基于数据并行的架构。

在这里插入图片描述

Zero阶段1

每张显卡更新一部分模型参数。
最后拼接每部分得到的模型参数。
在这里插入图片描述

Zero阶段2

继续优化。
阶段1需要在反向传播获得梯度后，进行reduce scatter。

由于优化器只需要用到gradient*。所以中间的gradient可以从显存中移除。
移除的时机是在进行反向传播的过程中。
在这里插入图片描述

Zero阶段3

继续优化。
前面数据并行并没有解决模型参数存储在GPU上的问题。
为此，前向传播过程中需要进行All Gather操作。
用完所有参数时，就进行释放。
PS:Zero3相比Zero2是用时间换空间的方法。
在这里插入图片描述

比较

在这里插入图片描述

流水线并行-Pipeline Parallel

模型不同的层分到不同的GPU。
弊端是：1号显卡工作时，后面的显卡处于空闲状态。
有一些方法是优化以解决资源浪费问题的。
在这里插入图片描述

优化技术

混合精度训练

FP16的数值表示范围更小，但是计算更快。
一般FP32。但是有时候也可以从FP32转到FP16。
将入梯度乘以学习率小于FP16的最小范围，那么可能产生下溢。它对参数的更新就会被忽略。
所以需要把参数更新量表示为FP32。
在这里插入图片描述
具体上，在混合精度训练中，为了加速前向和反向传播，会使用FP16的梯度。然后更新参数量用FP32进行累计。最后参数用FP16。

Offloading

优化器的参数可以放在CPU中。
通过把一张显卡绑定在多张CPU上，可以将每张CPU上的计算量降低。能够让CPU不会成为模型训练的瓶颈。
在这里插入图片描述

Overlapping

GPU中，memory操作一般是异步的。先给memory发送请求，然后进行其他计算，完了之后对memory请求进行接受。

在这里插入图片描述

Checkpointing

为了支持反向传播，需要保存中间结果。
通过设置检查点，只保留每个transformer层的输入。反向传播时，进行重计算，临时每个大层所有线性层的输入。
过了一层，就可以将检查点和临时重计算的中间结果从显存中扔掉。
在这里插入图片描述

BMTrain-使用介绍

表现：高效，便宜
在这里插入图片描述
使用时只需要进行简单替换。

BMCook

背景介绍

介绍大规模预训练模型压缩的相关技术。以及相关工具包BMCook。
下表是PLMs模型增长的趋势。
在这里插入图片描述

如何将大规模的计算量降下来，同时保留PLMs学习到的能力。
所以希望将大规模模型压缩。同时小模型基本上继承大模型的能力。
有效的方法可能包括：知识蒸馏；模型剪枝；模型量化；模型的专家化
在这里插入图片描述

知识蒸馏

假设：小模型只是去拟合大模型在输入空间的一个子空间的z映射。
teacher模型提供soft label，可能比直接提供金标准让student模型去学习，效果会更好。
在这里插入图片描述
第一篇关于PLMs的知识蒸馏的论文是PKD。
它的改进是student模型可以对teacher模型的中间层进行学习。

在这里插入图片描述
下面的工作进一步探索了老师模型中可以用做蒸馏计算的信号。

在这里插入图片描述

模型剪枝

剪枝可以分为非结构化剪枝和结构化剪枝。
研究发现，非结构化剪枝对计算的加速效果非常有限。
所以一般而言，对加速有用的是结构化剪枝：一次性将矩阵的一列或一行或一块删掉。
在这里插入图片描述

基于PLMs的剪枝工作和观察

对bert进行剪枝。
在这里插入图片描述

PLMs结构化剪枝的工作

注意力层剪枝。
在这里插入图片描述

层剪枝：随机dropout一些层
在这里插入图片描述

模型量化

神经网络并不需要很高的精度进行计算。所以考虑将浮点表示转化为定精度的表示。
这样可以把表示的位数和计算的位数降下来。
在这里插入图片描述

量化在研究方面的挑战

下图展示了不同的定精度表示对模型性能的影响。
在这里插入图片描述

其他模型压缩方法

参数共享-Weight Sharing

在这里插入图片描述

低秩分解-Low-rank Approximation

在这里插入图片描述

结构搜索-Architecture Search

在这里插入图片描述

BMCook-使用介绍

现在的PLMs是十分过参数化的。有一些方法被用于提高模型效率。
BMCook是一个工具包。它的目的是结合已有的有效的模型压缩方法，加速现有大规模模型。

在这里插入图片描述

BMInf

背景介绍

在部署大模型CPM2的demo时，遇到了一些问题：
1.对于单个应用的实力，就需要4块A100的GPU来推理。
2.单词请求需要10秒才能处理，即qps=0.1。
3.成本很高。4块A100一天费用为1200。
于是考虑能否在用户自己的电脑上把大模型跑起来。
市面上常见的GPU是GTX1060。
在这里插入图片描述

面临的困难

1.大模型有很高的显存占用
2.大模型推理需要的算力要求很高。
在这里插入图片描述

深入理解Transformer

分析Transformer可以发现。模型推理过程中，大量时间在进行线性层运算。
在这里插入图片描述
所以要考虑如何优化线性运算。

考虑如何在允许一些精度损失的前提下，来优化整个线性层的运算效率。

量化-Quantization

将浮点数缩放到-127到127的范围内，这样就能用INT8来近似表示。
在这里插入图片描述

这种方法在模型尺寸小的时候还行，但是在Transformer上效果不好。原因可能是矩阵中有好几百万数字，只用一个缩放因子效果不好。因为相当于原本有好几万个值，但是直接变成只能是-127到127的值，表达能力下降。