字節(jié)萬卡集群技術細節(jié)公開：2天搞定GPT-3訓練，算力利用率超英偉達Megatron-LM
初始化時間降至30秒以下
魚羊 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
隨著對Sora技術分析的展開，AI基礎設施的重要性愈發(fā)凸顯。
來自字節(jié)和北大的一篇新論文在此時吸引關注：
文章披露，字節(jié)搭建起的萬卡集群，能在1.75天內完成GPT-3規(guī)模模型（175B）的訓練。
具體來說，字節(jié)提出了一個名為MegaScale的生產(chǎn)系統(tǒng)，旨在解決在萬卡集群上訓練大模型時面臨的效率和穩(wěn)定性挑戰(zhàn)。
在12288塊GPU上訓練1750億參數(shù)大語言模型時，MegaScale實現(xiàn)了55.2%的算力利用率（MFU），是英偉達Megatron-LM的1.34倍。
論文還透露，截止2023年9月，字節(jié)已建立起超過1萬張卡的Ampere架構GPU（A100/A800）集群，目前正在建設大規(guī)模Hopper架構（H100/H800）集群。
適用于萬卡集群的生產(chǎn)系統(tǒng)
大模型時代，GPU的重要性已無需贅述。
但大模型的訓練，并不是把卡的數(shù)量拉滿就能直接開干的——當GPU集群的規(guī)模來到“萬”字級別，如何實現(xiàn)高效、穩(wěn)定的訓練，本身就是一個頗具挑戰(zhàn)的工程問題。
第一重挑戰(zhàn)：效率。
訓練大語言模型并非簡單的并行任務，需要在多個GPU之間分布模型，并且這些GPU需要頻繁通信才能共同推進訓練進程。通信之外，操作符優(yōu)化、數(shù)據(jù)預處理和GPU內存消耗等因素，都對算力利用率（MFU）這個衡量訓練效率的指標有影響。
MFU是實際吞吐量與理論最大吞吐量之比。
第二重挑戰(zhàn)：穩(wěn)定性。
我們知道，訓練大語言模型往往需要花費非常長的時間，這也意味著，訓練過程中失敗和延遲的現(xiàn)象并不鮮見。
失敗的成本是高昂的，因此如何縮短故障恢復時間變得尤為重要。
為了應對這些挑戰(zhàn)，字節(jié)跳動的研究人員構建了MegaScale，并已將其部署到字節(jié)的數(shù)據(jù)中心中，用以支持各種大模型的訓練。
MegaScale是在英偉達Megatron-LM的基礎上改進的。
具體改進包括，算法和系統(tǒng)組件的共同設計、通信和計算重疊的優(yōu)化、操作符優(yōu)化、數(shù)據(jù)流水線優(yōu)化以及網(wǎng)絡性能調優(yōu)等：
- 算法優(yōu)化：研究人員在模型架構中引入并行化的Transformer塊、滑動窗口注意力機制（SWA）和LAMB優(yōu)化器，來提高訓練效率而不犧牲模型的收斂性。
- 通信重疊：基于對3D并行（數(shù)據(jù)并行、流水線并行、張量并行）中各個計算單元操作的具體分析，研究人員設計技術策略有效地減少了非關鍵執(zhí)行路徑上操作所帶來的延遲，縮短了模型訓練中每一輪的迭代時間。
- 高效操作符：對GEMM操作符進行了優(yōu)化，對LayerNorm和GeLU等操作進行了融合，以減少啟動多個內核的開銷，并優(yōu)化內存訪問模式。
- 數(shù)據(jù)流水線優(yōu)化：通過異步數(shù)據(jù)預處理和消除冗余的數(shù)據(jù)加載器，來優(yōu)化數(shù)據(jù)預處理和加載，減少GPU空閑時間。
- 集體通信群初始化：優(yōu)化了分布式訓練中英偉達多卡通信框架NCCL初始化的過程。在未經(jīng)優(yōu)化的情況下，2048張GPU的集群初始化時間是1047秒，優(yōu)化后可降至5秒以下；萬卡GPU集群的初始化時間則可降至30秒以下。
- 網(wǎng)絡性能調優(yōu)：分析了3D并行中的機器間流量，設計技術方案提高網(wǎng)絡性能，包括網(wǎng)絡拓撲設計、減少ECMP哈希沖突、擁塞控制和重傳超時設置。
- 故障容忍：在萬卡集群中，軟硬件故障難以避免。研究人員設計了一個訓練框架，來實現(xiàn)自動故障識別和快速恢復。具體包括，開發(fā)診斷工具來監(jiān)控系統(tǒng)組件和事件、優(yōu)化checkpoint高頻保存訓練進程等。
論文提到，MegaScale能夠自動檢測和修復超過90%的軟硬件故障。
實驗結果表明，MegaScale在12288個GPU上訓練175B大語言模型時，實現(xiàn)了55.2%的MFU，是Megatrion-LM算力利用率的1.34倍。
訓練530B大語言模型的MFU對比結果如下：
One More Thing
就在這篇技術論文引發(fā)討論之際，字節(jié)類Sora產(chǎn)品也傳出了新消息：
剪映旗下類似Sora的AI視頻工具已經(jīng)啟動邀請內測。
看樣子地基已經(jīng)打好，那么對于字節(jié)的大模型產(chǎn)品，你期待嗎？
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2402.15627
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