Was bedeutet "3D Parallelismus"?

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3D Parallelismus ist ein Ansatz, um das Training von großen Modellen, besonders im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), schneller zu machen. Anstatt alles auf einen Computer zu packen, teilt man die Aufgaben auf mehrere Computer oder GPUs auf. Das geht auf drei Arten: Datenparallelismus, Pipeline-Parallelismus und Modellparallelismus.

#Datenparallelismus

Beim Datenparallelismus läuft dasselbe Modell gleichzeitig auf verschiedenen Datensätzen. Jede GPU arbeitet an einem Teil eines größeren Problems und teilt die Ergebnisse, um ein vollständiges Bild zu erstellen.

#Pipeline-Parallelismus

Pipeline-Parallelismus zerlegt das Modell in verschiedene Phasen. Jede GPU bearbeitet ihren Teil des Modells in einer Reihenfolge und gibt die Infos an die nächste GPU weiter. Diese Methode sorgt dafür, dass alle GPUs beschäftigt sind und reduziert Wartezeiten.

#Modellparallelismus

Modellparallelismus teilt das Modell selbst in kleinere Stücke. Verschiedene GPUs kümmern sich um unterschiedliche Abschnitte des Modells, was ihnen erlaubt, zusammen an komplexen Aufgaben zu arbeiten, die eine einzelne GPU vielleicht nicht schaffen würde.

#Vorteile und Herausforderungen

Obwohl 3D-Parallelismus das Training beschleunigt, sorgt er auch für viel Kommunikation zwischen den GPUs. Das kann die Sache verlangsamen, wenn es nicht gut gemanagt wird. Weniger Daten, die geteilt werden müssen, können helfen, die Leistung zu steigern, ohne die Qualität des finalen Modells zu verlieren.