俄罗斯科技巨头Yandex发布了一款新的开源工具YaFSDP，称可以帮助AI公司在训练新模型时节省资金和资源。 根据Yandex的公告，这款工具可以提供更快、更高效的大语言 模型（LLM）训练，并能节省多达20%的GPU资源，每月节省数十万美元。Yandex还在GitHub上发布了相关资源，供任何人查看和试验。 <p dir="auto" data-immersive-translate-walked="4850dad8-2a8b-4bdc-8dd7-55de7ce410ea" data-immersive-translate-paragraph="1">YaFSDP：</p> <h4><img class="aligncenter size-full wp-image-9620" src="https://img.xiaohu.ai/2024/06/ya_fsdp.png" alt="" width="1415" height="249" /></h4> <p dir="auto" data-immersive-translate-walked="4850dad8-2a8b-4bdc-8dd7-55de7ce410ea" data-immersive-translate-paragraph="1">FSDP：</p> <h4><img class="aligncenter size-full wp-image-9619" src="https://img.xiaohu.ai/2024/06/fsdp.png" alt="" width="1415" height="249" /> YaFSDP 的主要功能和优势</h4> <ol> <li><strong>提高训练速度</strong>： <ul> <li>YaFSDP 提供比之前版本（FSDP）更快的训练速度，具体提高了21%到26%。这意味着在相同的时间内可以完成更多的训练任务。</li> <li>在不同的模型参数和设备配置下，均表现出显著的训练速度提升。</li> </ul> </li> <li><strong>节省GPU资源</strong>： <ul> <li>使用 YaFSDP 进行LLM训练可以节省多达20%的GPU资源。这在处理大型模型时尤为重要，因为这些模型需要大量的计算资源。</li> <li>根据Yandex的估算，使用 YaFSDP 训练一个具有70亿参数的模型，可以节省约150个GPU的资源，转化为每月大约50万至150万美元的成本节约。</li> <li>在高内存压力条件下表现更佳，有效减少了通信和内存操作的开销。</li> </ul> </li> <li><strong>优化GPU通信和内存使用</strong>： <ul> <li>YaFSDP优化了GPU之间的通信，确保训练过程中的GPU交互不中断。这有助于在训练过程中更好地管理和利用硬件资源。</li> <li>消除了通信瓶颈，使训练更加高效。</li> </ul> </li> <li><strong>开源和可扩展性</strong>： <ul> <li>YaFSDP 是开源的，任何人都可以在GitHub上查看和试验相关资源。这使得开发者和研究人员可以根据自己的需求进行定制和扩展。</li> </ul> </li> </ol> <h4>工作原理</h4> <ol> <li><strong>GPU 通信优化</strong>： <ul> <li><strong>并行处理</strong>：在 LLM 训练过程中，模型的参数需要在多个 GPU 之间进行频繁的通信和同步。YaFSDP 通过优化这些通信过程，减少了通信延迟和数据传输的瓶颈。</li> <li><strong>数据分片</strong>：YaFSDP 将训练数据和模型参数分成多个小块（shards），并在多个 GPU 上并行处理。这样可以减少每个 GPU 需要处理的数据量，从而提高处理速度。</li> </ul> </li> <li><strong>内存使用优化</strong>： <ul> <li><strong>内存分配</strong>：YaFSDP 采用高效的内存分配策略，确保 GPU 内存的使用达到最佳状态，减少不必要的内存占用。</li> <li><strong>检查点技术</strong>：在训练过程中，YaFSDP 使用检查点技术（checkpointing），即定期保存中间结果，以便在需要时回溯和重用，从而减少内存使用和计算量。</li> </ul> </li> <li><strong>模型参数管理</strong>： <ul> <li><strong>参数更新</strong>：YaFSDP 在每个训练步骤中高效地管理和更新模型参数，确保参数同步的准确性和及时性。</li> <li><strong>分布式计算</strong>：通过将计算任务分布在多个 GPU 上进行处理，YaFSDP 能够在保证计算精度的前提下，加速模型训练过程。</li> </ul> </li> </ol> <h4>性能提升</h4> <ul> <li><strong>训练速度</strong>：与传统的 FSDP 方法相比，YaFSDP 在最重通信阶段（如预训练、对齐和微调）表现出显著的速度提升。例如，在 Llama 2 和 Llama 3 模型上的速度提升分别达到 21% 和 26%。</li> <li><strong>资源节省</strong>：使用 YaFSDP 训练具有 70 亿参数的模型，可以节省约 150 个 GPU 的资源，相当于每月节省 50 万至 150 万美元的成本。</li> </ul> <h3>基准测试</h3> YaFSDP在不同模型和设置下进行了广泛的基准测试，展示了其在性能上的显著提升。以下是一些具体的测试结果： <strong>基准测试参数</strong> <ul> <li>模型参数规模：7B到70B</li> <li>设备数量：64到256</li> <li>序列长度：2048到8192</li> </ul> <strong>测试结果</strong><img class="aligncenter size-full wp-image-9621" src="https://img.xiaohu.ai/2024/06/Jietu20240613-233255@2x.jpg" alt="" width="1512" height="1290" /> <h3>YaFSDP 的案例</h3> <h4>案例1：Llama 2 70B 参数模型预训练</h4> <strong>背景：</strong> <ul> <li>模型：Llama 2</li> <li>参数数量：70B（70亿）</li> <li>设备：256个GPU</li> <li>序列长度：2048</li> <li>部分激活重计算层数：10</li> </ul> <strong>结果：</strong> <ul> <li>速度提升：21.48%</li> <li>资源节省：约150个GPU，每月节省约50万至150万美元。</li> </ul> <strong>具体实施：</strong> <ul> <li>使用YaFSDP优化后的训练脚本，在256个GPU上进行预训练。</li> <li>通过减少GPU之间的通信和优化内存使用，显著缩短了训练时间。</li> </ul> <h4>案例2：Llama 3 70B 参数模型预训练</h4> <strong>背景：</strong> <ul> <li>模型：Llama 3</li> <li>参数数量：70B（70亿）</li> <li>设备：256个GPU</li> <li>序列长度：2048</li> <li>部分激活重计算层数：20</li> </ul> <strong>结果：</strong> <ul> <li>速度提升：26.60%</li> <li>在高内存压力条件下表现出色，有效减少了通信和内存操作的开销。</li> </ul> <strong>具体实施：</strong> <ul> <li>使用YaFSDP在高内存压力下进行训练，优化GPU通信和内存管理。</li> <li>通过改进的分片数据并行方法，显著提高了训练速度。</li> </ul> <h4>案例3：Llama 2 34B 参数模型预训练</h4> <strong>背景：</strong> <ul> <li>模型：Llama 2</li> <li>参数数量：34B（34亿）</li> <li>设备：256个GPU</li> <li>序列长度：2048</li> <li>部分激活重计算层数：0</li> </ul> <strong>结果：</strong> <ul> <li>速度提升：21.99%</li> <li>优化后的训练过程显著减少了GPU的使用，提高了训练效率。</li> </ul> <strong>具体实施：</strong> <ul> <li>在256个GPU上使用YaFSDP进行预训练。</li> <li>通过减少通信瓶颈和优化内存操作，提高了整体训练速度。</li> </ul> <h4>案例4：Llama 2 13B 参数模型预训练</h4> <strong>背景：</strong> <ul> <li>模型：Llama 2</li> <li>参数数量：13B（13亿）</li> <li>设备：128个GPU</li> <li>序列长度：2048</li> <li>部分激活重计算层数：0</li> </ul> <strong>结果：</strong> <ul> <li>速度提升：12.10%</li> <li>在较少GPU设备的情况下，依然表现出显著的性能提升。</li> </ul> <strong>具体实施：</strong> <ul> <li>使用YaFSDP在128个GPU上进行预训练。</li> <li>通过高效的通信优化和内存管理，提升了训练速度。</li> </ul> <h4>案例5：Llama 3 8B 参数模型预训练</h4> <strong>背景：</strong> <ul> <li>模型：Llama 3</li> <li>参数数量：8B（8亿）</li> <li>设备：64个GPU</li> <li>序列长度：2048</li> <li>部分激活重计算层数：0</li> </ul> <strong>结果：</strong> <ul> <li>速度提升：11.91%</li> <li>在较小规模的模型和设备配置下，依然表现出良好的性能提升。</li> </ul> <strong>具体实施：</strong> <ul> <li>使用YaFSDP在64个GPU上进行预训练。</li> <li>通过优化通信和内存使用，提升了训练效率。</li> </ul> 公告：<a href="https://ir.yandex/press-releases?year=2024&id=01-11-06-2024" target="_blank" rel="noopener">https://ir.yandex/press-releases?year=2024&id=01-11-06-2024</a> GitHub：<a href="https://github.com/yandex/YaFSDP" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/yandex/YaFSDP</a>
