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MT-TransformerEngine

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MT-TransformerEngine – 摩爾線程開源的高效訓(xùn)練與推理優(yōu)化框架

MT-TransformerEngine 是摩爾線程開發(fā)的一款高效的訓(xùn)練與推理優(yōu)化框架,專門設(shè)計用于 Transformer 模型。通過算子融合和并行加速等先進技術(shù),該框架充分發(fā)揮摩爾線程全功能 GPU 的強大計算能力,顯著提升訓(xùn)練效率。它還支持 FP8 混合精度訓(xùn)練,利用 GPU 原生的 FP8 計算能力來進一步增強性能與穩(wěn)定性。MT-TransformerEngine 與 MT-MegatronLM 協(xié)同工作,能夠?qū)崿F(xiàn)高效的混合并行訓(xùn)練,廣泛適用于 BERT、GPT 等大型模型。

MT-TransformerEngine是什么

MT-TransformerEngine 是摩爾線程推出的高效訓(xùn)練與推理優(yōu)化框架,專為 Transformer 模型量身定制。該框架通過算子融合和并行加速等技術(shù),充分利用摩爾線程全功能 GPU 的計算潛力,顯著提升訓(xùn)練效率。它支持 FP8 混合精度訓(xùn)練,借助 GPU 的原生 FP8 計算能力,進一步優(yōu)化性能和穩(wěn)定性。MT-TransformerEngine 與 MT-MegatronLM 協(xié)同,實現(xiàn)高效的混合并行訓(xùn)練,適用于 BERT、GPT 等大型模型。

MT-TransformerEngine

MT-TransformerEngine的主要功能

  • 高效訓(xùn)練加速:通過融合多個計算密集型操作,減少內(nèi)存訪問和計算開銷,顯著提升訓(xùn)練效率。支持數(shù)據(jù)并行、模型并行和流水線并行,充分利用 GPU 集群的計算資源。
  • 推理優(yōu)化:針對 Transformer 模型的推理階段進行優(yōu)化,減少延遲并提升吞吐量。通過優(yōu)化內(nèi)存管理,降低推理過程中的內(nèi)存占用。
  • 與生態(tài)工具協(xié)同
    • 與 MT-MegatronLM 協(xié)作:支持與 MT-MegatronLM 框架配合,實現(xiàn)更高效的混合并行訓(xùn)練。
    • 與 MT-DualPipe 集成:結(jié)合 MT-DualPipe,進一步提升計算資源的利用效率。
    • 支持 Torch-MUSA:依托 Torch-MUSA 深度學(xué)習(xí)框架和 MUSA 軟件棧,兼容多種算法。
  • 多模態(tài)模型支持:支持多模態(tài) Transformer 模型的訓(xùn)練,適用于處理包含文本、圖像等多種模態(tài)的復(fù)雜任務(wù)。
  • 通信優(yōu)化:通過優(yōu)化通信策略,減少 GPU 之間的通信延遲,提升整體訓(xùn)練效率。

MT-TransformerEngine的技術(shù)原理

  • 算子融合:MT-TransformerEngine 針對 Transformer 模型的特性進行了多種算子融合優(yōu)化。將歸一化層和 QKV 橫向融合、自注意力計算融合、殘差連接與全連接層等融合,減少計算過程中的訪存次數(shù)和統(tǒng)一計算架構(gòu)(CUDA)Kernel 啟動耗時,從而提升模型推理性能。
  • 并行加速策略
    • 混合并行訓(xùn)練:支持數(shù)據(jù)并行、張量并行、流水線并行等多種并行策略。張量并行通過切分注意力層和多層感知機的矩陣運算維度,實現(xiàn)跨多卡的分布式計算;流水線并行則將模型劃分為多個階段,通過微批次傳遞提高吞吐量。
    • 降低氣泡率:通過與 MT-DualPipe 和 DeepEP 等技術(shù)集成,顯著減少“流水線氣泡”,進一步提升并行訓(xùn)練效率。
  • FP8 混合精度訓(xùn)練:深度融合摩爾線程 GPU 原生支持的 FP8 混合精度訓(xùn)練策略。在訓(xùn)練過程中,基于 FP8 的低精度計算加速訓(xùn)練,同時通過特定的技術(shù)手段保持數(shù)值穩(wěn)定,減少內(nèi)存占用,顯著提升訓(xùn)練效率。
  • 高性能算子庫:集成高性能算子庫 muDNN,針對 GPU 進行深度優(yōu)化,提升計算效率。

MT-TransformerEngine的項目地址

MT-TransformerEngine的應(yīng)用場景

  • 大規(guī)模語言模型訓(xùn)練:MT-TransformerEngine 適用于訓(xùn)練如 GPT、BERT、T5 等大規(guī)模語言模型。通過其高效的并行化技術(shù)和 FP8 混合精度訓(xùn)練策略,可以在大規(guī)模 GPU 集群上高效訓(xùn)練數(shù)十億甚至數(shù)千億參數(shù)的模型。
  • 多模態(tài)模型訓(xùn)練:框架支持多模態(tài) Transformer 模型的訓(xùn)練,能夠處理文本、圖像、視頻等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)。例如,Meta-Transformer 使用凍結(jié)權(quán)重的 Encoder 在沒有配對多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下進行多模態(tài)感知。
  • 實時推理:在需要低延遲的實時推理場景中,MT-TransformerEngine 通過優(yōu)化的推理引擎和 FP8 精度,可以顯著提升推理速度,適用于自然語言處理、圖像識別等任務(wù)。

常見問題

  • MT-TransformerEngine 支持哪些模型?

    MT-TransformerEngine 主要支持各類 Transformer 模型,如 BERT、GPT、T5 等大型語言模型,以及多模態(tài)模型。

  • 如何在項目中使用 MT-TransformerEngine?

    您可以訪問我們的 GitHub 倉庫,獲取詳細的安裝和使用說明。

  • 是否支持多種硬件平臺?

    是的,MT-TransformerEngine 可以在摩爾線程的全功能 GPU 上運行,同時兼容多種深度學(xué)習(xí)框架。

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