Hugging Face 发布了高效的跨 GPU 大语言模型训练指南

Hugging Face 发布了 《超大规模实战指南：在 GPU 集群上训练大语言模型（LLMs）》，这是一份开源指南，详细探讨了跨 GPU 集群进行大语言模型训练的方法和技术。该指南基于使用多达 512 个 GPU 进行的超过 4000 次扩缩实验，重点是优化吞吐量、GPU 利用率和训练效率。其目标是为从事大规模模型训练的研究人员和工程师提供实用的指导，提供可复现的基准测试、实现细节和性能优化。

指南涵盖了扩展 LLM 训练所必需的各种并行策略。数据并行（Data Parallelism，DP） 使多个 GPU 能同时处理不同批次的数据，而张量并行（Tensor Parallelism，TP） 则通过在 GPU 之间分配模型权重来平衡内存使用和计算负载。流水线并行（Pipeline parallelism，PP） 将模型拆分为多个分布在不同 GPU 上的段，使得模型的不同部分可以并发处理。此外，该指南还探讨了上下文并行（Context parallelism，CP），这是一种提高可扩展性的新兴技术。

内存管理是该指南特别关注的另一个关键主题，它解决了诸如内存限制和优化技术之类的挑战。激活重计算被引入以作为减少内存消耗的方法，该方法通过在需要时重新计算中间激活而不是存储它们。梯度累积则被强调为一种在不超过内存限制的情况下实现更大有效批量的方法，从而可以提高训练的稳定性和效率。这些技术对于训练超过单个 GPU 内存容量的 LLM 至关重要。

该指南还提供了广泛的基准测试分析见解，展示了实证测试在优化训练配置中的重要性。通过测试各种配置来确定批处理的大小、模型架构和使用的 GPU 数量之间的最佳平衡。有效的基准测试有助于提高训练速度、资源分配和计算效率，这对于大规模训练是至关重要的。

GPU 之间的通信开销是影响训练效率的另一个因素。该指南讨论了通过将通信与计算重叠来减少空闲 GPU 时间的方法，例如在反向传递期间使用全归约（all-reduce）操作。还探索了优化网络带宽和最小化同步延迟的策略，以提高整体训练的性能。

关于该指南的帖子反映了人们对这本开源指南的兴奋和赞赏。Hugging Face 的研究负责人 Leandro von Werra 在发布该指南时，分享道：

学习如何使用 5D 并行、ZeRO、快速内核、计算 / 通信重叠和瓶颈，通过理论、交互式图表和 4000 多个扩缩实验以及音频来训练自己的 DeepSeek-V3 模型

人工智能开发人员 Denis Redozubov 则发布道：

有一些非常酷的内容，比如一个计算 transformer 模型内存分解的小部件。

最后，该指南还谈到了 LLM 训练的未来方向，预计硬件和软件方面的进步将继续塑造该领域。对优化通信、减少内存开销和改进并行技术的研究有望进一步提高可扩展性和效率。

作者介绍

Daniel Dominguez 是 AWS 合作伙伴网络公司 SamXLabs 的管理合伙人。他在为初创公司和财富 500 强公司开发软件产品方面拥有超过 13 年的经验。Daniel 拥有华盛顿大学的机器学习专业学位。他热衷于利用人工智能和云计算来创建创新的解决方案。作为机器学习层的 AWS 社区构建者，Daniel 致力于分享知识并推动软件产品的创新。

原文链接：

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