AI大模型并行训练全解析:DP、PP、TP、EP核心方式详解
人工智能计算中涉及到的核心算法,比如矩阵乘法、卷积运算、循环层、梯度计算等,都需要依赖成千上万个GPU通过并行处理的方式来完成。只有这样,才能显著缩短整体运算时间。
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众所周知,AI计算(尤其是模型训练和推理环节)主要依靠并行计算架构来支撑。
在AI训练过程中,无论是矩阵相乘、张量转换还是梯度反向传播,这些计算密集型任务都需要依赖大规模GPU集群进行分布式处理,从而优化整体计算效率。
构建并行计算框架时,通常会采用以下几种常见的技术方案:
Data Parallelism,数据并行
Pipeline Parallelism,流水线并行
Tensor Parallelism,张量并行
Expert Parallelism,专家并行
接下来让我们逐一解析,这些并行计算方式的具体实现原理。
▉DP(数据并行)
首先来看DP,也就是数据并行(Data Parallelism)。
AI训练采用的并行策略,总体上可以分为数据并行和模型并行两大类。刚才提到的PP(流水线并行)、TP(张量并行)和EP(专家并行),实际上都属于模型并行的范畴,我们稍后会详细展开。

在深入探讨之前,我们需要先了解神经网络训练的基本流程。简单来说,主要包括以下关键步骤:

1、前向传播:输入一批训练样本,通过神经网络计算得到预测结果。
2、损失计算:通过损失函数对比预测结果与真实标签之间的差距。
3、反向传播:将损失值沿着网络反向传递,计算每个参数的梯度。
4、参数更新:优化器利用这些梯度来调整所有权重和偏置(更新模型参数)。
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