随着人工智能 (AI) 模型规模和复杂性的持续增长，对高效训练方法的需求变得越来越重要。并行训练技术已成为一种关键的解决方案，它使研究人员和工程师能够在多个 GPU 上分配计算工作负载并加快训练过程。以下是主要的并行训练方法、其优势以及它们如何彻底改变人工智能领域。
数据并行性：利用多个 GPU 的力量
数据并行是 AI 中最广泛使用的并行训练技术之一。此方法包括将模型参数复制到多个 GPU，并将不同的数据示例分配给每个 GPU 以进行同步处理。与单 GPU 训练相比，通过利用多个 GPU 的计算能力，数据并行性显著缩短了训练时间。
数据并行度的实现相对简单，使其成为研究人员和从业人员的热门选择。许多深度学习框架，例如 TensorFlow 和 PyTorch，都为数据并行性提供了内置支持，从而简化了在多个 GPU 之间分配工作负载的过程。
但是，数据并行性确实需要权衡取舍。它需要在每个 GPU 上存储模型参数的重复副本，这可能会导致内存使用量增加。尽管存在这种限制，但数据并行性仍然是加速 AI 训练的强大工具，尤其是在使用时 用于机器学习的大型数据集。
张量并行性：在 GPU 之间拆分操作
虽然数据并行性侧重于在 GPU 之间分布数据示例，但张量并行则采用不同的方法。该技术涉及在多个 GPU 上水平拆分一个层中的某些操作。与流水线并行所采用的垂直分层分割相比，张量并行性允许更细粒度的并行化。
张量并行度在处理大或偶数时特别有用 小型语言模型 这超过了单个 GPU 的内存容量。通过将操作拆分到多个 GPU 上，张量并行度允许训练具有更大深度和宽度的模型，突破了 AI 可能性的界限。
但是，与数据并行相比，实现张量并行可能更加复杂。它需要仔细考虑模型架构和可以有效并行化的特定操作。尽管如此，张量并行性为扩大人工智能训练和处理更雄心勃勃的项目提供了强大的工具。
完全分片数据并行 (FSDP)：提高内存效率
完全分片数据并行（FSDP）是Facebook AI Research开发的一项开创性技术。它通过在数据并行工作器之间分片模型参数、梯度和优化器状态，解决了与标准数据并行性相关的内存效率低下问题。
在 FSDP 中，模型参数被划分为较小的分片并分布在 GPU 上。这种方法消除了对冗余参数存储的需求，从而显著降低了内存需求。因此，与传统的数据并行相比，FSDP 支持使用更少的 GPU 训练具有数万亿个参数的模型。
FSDP 将标准数据并行处理中的全归通信分解为单独的还原分散和全收集操作。这种优化减少了总体通信开销，进一步提高了培训过程的效率。
FSDP 使研究人员能够以前所未有的规模和复杂性训练大规模模型。它为提高人工智能能力和解决以前棘手的问题开辟了新的可能性。
异步同步：减少通信开销
已经开发了异步同步技术，以解决与数据并行中的梯度平均步骤相关的通信开销。在标准数据并行中，在更新模型参数之前，需要对每个 GPU 计算的梯度进行平均和同步。此同步步骤可能会带来大量的通信开销，尤其是在处理大型 GPU 集群时。
为了缓解这个问题，研究人员提出了各种异步同步方案。这些方案允许 GPU 在不等待同步步骤完成的情况下继续进行计算。通过重叠计算和通信，异步同步可以减少总训练时间。
值得注意的是，在某些情况下，异步同步可能会损害学习效率。缺乏严格的同步可能导致梯度过时和更新不理想。因此，为了在沟通效率和学习效率之间取得适当的平衡，必须进行仔细的调整和监控。
混合并行：组合并行策略以实现最佳性能
混合并行度 (HP) 是一种先进的并行训练技术，它结合了不同的并行化策略以最大限度地提高效率。惠普认识到，模型的不同部分可能会受益于不同的并行方法。通过有选择地将数据并行、张量并行或其他策略应用于模型的不同层或组件，惠普旨在实现最佳性能。
配置 HP 策略可能是一项复杂的任务，需要模型架构和可用硬件资源方面的深厚专业知识。但是，自动化的最新进展使有效利用惠普变得更加容易。自动化工具可以分析模型结构，为模型的每个部分建议最合适的并行策略，从而简化配置过程。
通过雇用惠普，研究人员可以进一步突破人工智能培训的界限。并行策略的组合允许有效利用计算资源，从而能够在更短的时间范围内训练更大、更复杂的模型。
了解数据并行性：分布式数据处理
数据并行是一种强大的技术，通过将训练数据分布在多个计算设备（例如 GPU）上，可以高效训练 AI 模型。在此模式中，每台设备维护模型的完整副本，并将数据集分成子集，每个设备同时处理数据的不同部分。这种方法允许并行处理大型数据集，从而显著减少总体训练时间。
数据并行性的关键目标是通过在多个设备上高效地分配数据来处理大型数据集。当数据集大小增加时，尤其是在模型大小不太大的情况下，它特别有效。数据并行性非常适合数据集较大但模型大小相对较小到中等的场景。
实现数据并行的主要挑战之一是管理来自所有设备的梯度的同步和聚合。在每个设备处理其分配的数据子集后，需要聚合每个设备计算的梯度以更新模型权重。此通信步骤涉及跨设备传输梯度，这会带来开销并影响整体训练速度。
探索模型并行性：分布式模型架构
与数据并行相比，模型并行采用不同的方法在多个设备上分配工作负载。在模型并行处理中，模型本身分为不同的 GPU，这意味着模型的不同部分，例如神经元层或组，位于不同的设备上。这种方法在处理不适合单个设备内存的超大型模型时特别有用。
模型并行的主要目标是通过将模型的架构有效地分布在多个设备上来管理大型模型。无论数据集大小如何，它都最适合训练超大型模型。通过将模型拆分到 GPU，模型并行性可以训练由于内存限制而无法在单个设备上训练的模型。
模型并行性的主要障碍之一是处理由于设备之间传输中间输出而产生的通信开销。随着数据在模型中的进展，需要将一台设备的中间输出传输到存放模型后续部分的下一个设备。这种通信开销会影响训练速度，需要谨慎管理，以最大限度地减少对整体表现的影响。
选择正确的并行方法
在 AI 训练工作负载的数据并行性和模型并行性之间做出决定时，必须考虑数据集和模型的特征。如果您拥有大型数据集和相对较小到中等规模的模型，则数据并行可能是最有效的方法。它允许您在多个设备上高效地分配数据，并利用它们的综合处理能力来加快训练速度。
但是，如果您正在使用超出单个设备内存容量的超大型模型，则模型并行性将成为首选。通过将模型架构划分到多个 GPU，您可以训练原本无法在单个设备上训练的模型。仔细管理与设备之间传输中间输出相关的通信开销非常重要。
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