1.使用入口DistributedOptimizer类定义在megatron/optimizer/distrib_optimizer.py文件中。创建的入口是在megatron/optimizer/__init__.py文件中的get_megatron_optimizer函数中。根据传入的args.use_distributed_optimizer参数来判断是用DistributedOptimiz

/mnt/nas/pretrain/code/Megatron-LM/megatron/tokenizer/__init__.py或者tokenizer.py在build_tokenizer.py函数中

1.FP16参数指定训练模型要使用fp16时，训练启动参数中指定--fp16,对应megatron/arguments.py中的定义如下：group.add_argument('--fp16',action='store_true',help='Runmodelinfp16mode.')在计算lm-cross-entropy时默认是使用fp32来计算的，在开启--fp16选项的前提下可以通过指定-

1.使用说明在megatron中指定--use-distributed-optimizer就能开启分布式优化器,参数定义在megatron/arguments.py中。分布式优化器的思路是将训练中的优化器状态均匀地分布到不同数据并行的rank结点上，相当于开启ZERO-1的训练。group.add_argument('--use-distributed-optimizer',action='sto

除了张量并行外，Megatron-LM也提供了流水线并行的模型训练形式。流水线并行水平划分模型，按照层对模型进行划分，将大

参考《Megatron-LM》文章目录一、Megatron-LM集成简介二、环境配置设置conda环境的步骤：二、AccelerateMegatron-LMPlugin三、自定义训练过程四、检查点转换五

早在2019年，NVIDIA就推出了Megatron-LM

find_class(mod_name,name)moduleno_mtl1994的博客-CSDN博客在python脚本中，添加当前目录到path即可：importsyssys.path.insert(0,'/xx/Megatron-LM

1.背景介绍MegatronLM的第一篇论文【Megatron-LM:TrainingMulti-BillionParameterLanguageModelsUsingModelParallelism】

github:https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM在本系列中，我们将探讨Megatron-LM的源代码。

代码库地址:https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/tree/23.051.整体介绍模型并行训练实现的核心代码在megatron/core/目录下，按README.md

引言本文接着上一篇【Megatron-LMGPT源码分析（一）TensorParallel分析】，基于开源代码GitHub-NVIDIA/Megatron-LM:Ongoingresearchtrainingtransformermodelsatscale

引言本文基于开源代码GitHub-NVIDIA/Megatron-LM:Ongoingresearchtrainingtransformermodelsatscale，通过GPT的模型运行示例，从三个维度

引言本文接着上一篇【Megatron-LMGPT源码分析（二）SequenceParallel分析】，基于开源代码GitHub-NVIDIA/Megatron-LM:Ongoingresearchtrainingtransformermodelsatscale

modulenotfounderror:nomodulenamed'amp_c_是七叔呀的博客-CSDN博客速览：apex安装常见的三个报错并成功解决（亲测有效）_安装apex库错误-CSDN博客NVIDIAAPEX安装完全指南及Megatron-LM

github:https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM1.recompute参数配置在megatron/arguments.py中有重计算的参数配置如下：group.add_argument('--recompute-activations',action='store_true',help='recomputeactivationtoallowfortraini

引用本文基于开源代码https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM，延续上一篇Megatron-LMGPT源码分析（一）TensorParallel分析通过对GPT的模型运行示例

引用本文基于开源代码https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM，通过GPT的模型运行示例，从三个维度-模型结构、代码运行、代码逻辑说明对其源码做深入的分析。

的研究报告(Scalinglawsforneurallanguagemodels)曾经指出模型的性能常与模型的参数规模息息相关，那么如何训练一个超大规模的LLM也是大家比较关心的问题，常用的分布式训练框架有Megatron-LM

文章目录大模型现状baseline底座选择数据构造迁移方法评价思考领域大模型训练技巧Tokenizer分布式深度学习数据并行管道并行向量并行分布式框架——Megatron-LM分布式深度学习框架——Colossal-AI

0x0.前言这篇文章来解析一下Megaton-LM涉及到的一个优化gradient_accumulation_fusion。这里fusion的意思是在gemm接口中会将当前的结果累加到先前计算的梯度上，所有这些都在一个操作中完成，可以避免多次访问globalmemory提升算子的带宽。下面解析一下这个优化的调度逻辑和cuda实现。0x1.调度逻辑解析gradient_accumulation_fu

经常看大模型的论文，特别是Megatron-LM的好几篇论文做了大量的性能对比，各种并行切分的策略。里面有大量的throughput（吞吐量）。

想玩转GPT3这样的超大规模模型（例如175billionparameters=1750亿），那就有必要详细了解一下multi-node（多机）multi-gpu（多卡）的工作原理和细节。通过对Megatron的学习，期望掌握的是：Transformer如何通过multi-node,multi-GPU实现，例如其中的multi-headattentionlayer,point-wisefeed-f

Megatron-LM综合应用了数据并行（DataParallelism），张量并行（TensorParallelism）和流水线并行（PipelineParallelism）来复现GPT-3.在自然语言处理

、Alpaca、ChatGLM-6B、deepspeedchat、transformer、langchain、langchain-chatglm知识库准备做的：chatpaper、deepspeed、Megatron-LM

DeepSpeed-Chat打造类ChatGPT全流程笔记一【DeepSpeed教程翻译】三，在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler和FlopsProfilerDeepSpeed结合Megatron-LM

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文章目录0x0.前言0x1.Megatron-LMGPT2使用原始的Megatron-LM训练GPT2设置训练数据运行未修改的Megatron-LMGPT2模型开启DeepSpeed参数解析初始化和训练初始化使用训练

EfficientLarge-ScaleLanguageModelTrainingonGPUClustersUsingMegatron-LM1INTRODUCTION在这篇文章中展示了如何将tensor，pipeline，data并行组合，扩展到数千个GPU上。提出了一个新的交错流水线调度，可以提升10%的吞吐量。proposeanovelinterleavedpipeliningschedule

鱼羊明敏发自凹非寺量子位|公众号QbitAI当今AI之势，影响纵深发展的矛盾是什么？一方面，大模型风头正劲，效果惊艳，人人都想试试。但另一方面，硬件基础上动不动就是上万张GPU的大规模集群在日夜燃烧，钞能力劝退。所以如果告诉你，现在只用一半数量的GPU，也能完成同样的GPT-3训练呢？你会觉得关键钥匙是什么？不卖关子了。实现如此提升的，是一个名为Colossal-AI的GitHub开源项目。而且该