Construisons le parallélisme de pipeline à partir de zéro - Tutoriel

Aperçu

Master pipeline parallelism by building distributed AI training systems from scratch, implementing GPipe micro-batching and 1F1B algorithms across multiple GPUs step-by-step.

Programme

• Introduction au parallélisme en pipeline
Aperçu de l'informatique parallèle dans l'IA
Avantages du parallélisme en pipeline
Défis clés et considérations
• Comprendre les bases
Revue des systèmes distribués
Introduction au micro-lot
Notions de base de l'architecture GPU
• Micro-lot GPipe
Concept et mécanique de GPipe
Avantages par rapport au parallélisme de modèle
Mise en œuvre du micro-lot dans un modèle simple
• Algorithme de planification 1F1B
Introduction à 1F1B : Un en avant, Un en arrière
Explication détaillée de l'algorithme
Avantages par rapport aux horaires traditionnels
• Construire un système d'entraînement en parallélisme de pipeline
Configuration des exigences : matériel et logiciel
Configuration de multiples environnements GPU
Mettre en œuvre un pipeline de base à partir de zéro
• Mise en œuvre étape par étape
Diviser un modèle pour le parallélisme en pipeline
Configurer la boucle d'entraînement pour le micro-lot
Intégrer le planificateur 1F1B dans la formation
• Optimisation et débogage
Outils de profilage et de benchmarking
Identifier et résoudre les goulots d'étranglement
Affiner pour la performance
• Sujets avancés
Gérer les surcharges de communication
Équilibrage de charge dynamique
Tendances futures du parallélisme en pipeline
• Application pratique et études de cas
Cas d'utilisation réels du parallélisme en pipeline
Examiner les implémentations industrielles
Leçons tirées de projets notables
• Conclusion et ressources supplémentaires
Récapitulatif des apprentissages clés
Lectures suggérées et ressources en ligne
Voies d'apprentissage futures dans les systèmes d'IA distribués

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Matières

Computer Science