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编者按: 怎样在 10,000 个 H100 GPU 上训练大模型?如何充分利用每一块 GPU 的算力?如何在这个复杂的 GPU 网络中高效传递数据?当不可避免的硬件故障发生时,又该如何快速恢复训练进度?我们今天为大家带来的文章中,作者为我们揭示了应对这些挑战的关键策略。

作者 | Soumith Chintala

编译 | 岳扬

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我的好友 Francois Fleuret 提出了上述问题。我迅速总结了一些在大规模训练领域中相当普遍的知识,内容分为三部分。

  1. 首先,是如何将尽可能大的神经网络和 batch-size 适配到那 10000 张 H100s 上,这个步骤涉及到并行处理和使用节省内存的各种技巧。
  2. 其次,是如何在这些 GPU 之间尽可能高效地传递模型状态信息(state)。
  3. 最后,是如何在遇到硬件或软件故障时,尽可能迅速地恢复系统。

01 如何将尽可能大的神经网络和 batch-size 适配到那 10000 张 H100s 上

1.1 并行策略

  1. 在数据批次(batches)上进行并行处理(数据并行(data parallel))
  2. 在神经网络层上进行并行处理(比如,将一层神经网络层分布到多个 GPU 上进行计算)
  3. 对神经网络的不同模型层进行分割,以便它们能够在不同的 GPU 上运行(比如,前 N 层运行在 GPU1 上,第 N+1 层到第 N+10 层运行在 GPU2 上)

持续优化并行策略,直到所有 GPU 都能被高效利用,达到最高利用率。

1.2 Checkpointing / Compute vs memorize

  • 在执行前向传播时,需要保存一些中间结果以便后续计算反向传播(save\_for\_backward)。然而,当神经网络规模非常大时,为了处理更大的数据批次,更有效的方法是释放这些中间结果,待到需要计算反向传播时再重新计算。
  • 类似 FSDP 这样的技术,通过在单个 GPU 上只保留模型的分片来节省内存。当需要其他权重时,会从其他 GPU 聚合模型的完整权重。

02 尽可能高效地在 GPU 集群间传递模型状态信息

2.1 Communication overlap 策略:

在需要 GPU 间通信时,应尽可能早地启动通信过程:

  • 例如,当第 N 层完成反向传播后,在第 N-1 层还在进行反向传播计算时,负责第 N 层的所有 GPU 可以同时开始执行梯度全归约操作。

2.2 探索并利用网络底层拓扑结构:

在多个计算节点间传递大量模型状态信息(如梯度、优化器状态信息)是一项复杂的任务。在使用 Sync SGD 时,需要尽可能快地集中传输这些状态信息。

网络中可能包含多层交换机,并具备 RDMA 能力(可以直接将 GPU 内存中的数据复制到网卡,完全绕过 CPU 内存),同时拥有前端和后端网卡(前端网卡连接到如 NFS 之类的存储系统,后端网卡则将 GPU 连接到集群中的其他 GPU)。

因此,在执行 all-reduce 或 scatter/gather 等通信操作时,充分利用这些网络信息至关重要。例如,通过树形归约算法(tree-reduce),all-reduce 操作的时间复杂度可以降低到O(log(n));同时,网络光纤连接节点间的不同类型光纤对常数因子的影响,对于减少整体延迟时间也是非常重要的。

像 NCCL 这样的库能够智能地识别底层网络拓扑,并在执行 all-reduce 和其他通信操作时加以利用。

在这样的大规模计算中,我们还必须调整交换机和网卡中的数据包路由算法,以实现有效的负载均衡。交换机也需要大量的 HBM 内存(不仅仅是 GPU 需要),因为当数据包排队等待时,需要在某个地方排队而不会被丢弃——这就是交换机级别的 HBM 内存。

03 如何在遇到硬件或软件故障时,尽可能迅速地恢复系统?

故障是不可避免的,涉及GPU、网卡、电缆等多种硬件。有些故障能够迅速被发现,而有些则可能因为某个节点没有按时响应(比如 NCCL 的 all-reduce 操作卡住了)才被察觉。我们开发了多种工具来监控机群的健康状况,并尽可能快地将故障节点从机群中移除。这可不是一件容易的事。

在这种规模下,内存位随机翻转导致的隐性数据损坏概率增加,可能导致训练 loss 值异常升高。虽然这种问题在小规模系统中很少见,但在大规模系统中则可能频繁发生。在软件层面提前检测这种问题非常困难。一些硬件设备配备了内置校验和的电路,可以在计算后进行校验 —— 这样,一旦发生位翻转,硬件就能触发中断。但 H100 和之前的 NVIDIA GPU 都不具备这一功能。

为了应对这些故障,我们需要尽可能频繁且迅速地保存模型状态信息;一旦发生故障,我们也要能够迅速恢复并继续训练。通常,我们会迅速将模型状态信息另存到 CPU 内存的一个独立线程中,并在后台将数据从 CPU 内存写入到磁盘或远程存储系统。我们还以分片的形式保存模型状态信息(利用了 torch.distributed 的 checkpointing 功能),也就是说,不是每个 GPU 都需要保存完整的模型权重;每个 GPU 只需保存一部分权重 —— 其余部分可以通过其他 GPU 的分片 checkpoints 来恢复。

Thanks for reading!

Hope you have enjoyed and learned new things from this blog!

About the authors

Soumith Chintala

Cofounded and lead @PyTorch at Meta. Also dabble in robotics at NYU. AI is delicious when it is accessible and open-source.

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本期互动内容 🍻

❓还记得你第一次配置分布式训练环境时的经历吗?有什么想对新手说的建议?

原文链接:

https://soumith.ch/blog/2024-10-02-training-10k-scale.md.html


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