Domino : Une nouvelle approche pour un entraînement rapide des grands modèles de langage

Les grands modèles de langage (LLMs) sont devenus super populaires grâce aux avancées dans l'IA générative. Pour entraîner ces modèles, il faut beaucoup de puissance de calcul, souvent en utilisant des centaines ou des milliers de GPU pour accélérer le processus. Cependant, plus il y a de GPU, plus la communication entre eux peut ralentir l'entraînement. Pour résoudre ce problème, une nouvelle approche appelée Domino est proposée. Cette méthode cache les délais de communication en décomposant les tâches d'entraînement en morceaux plus petits et indépendants qui peuvent être traités en parallèle, permettant des opérations plus fluides.

#Le défi de l'entraînement des grands modèles de langage

Au fur et à mesure que les LLMs grossissent, ils peuvent atteindre des centaines de milliards de paramètres, dépassant les limites de mémoire et de calcul d'un seul GPU. Cela signifie que l'entraînement doit être réparti sur plusieurs GPU. Il y a trois façons principales de le faire : le parallélisme de données (DP), le Parallélisme de tenseurs (TP) et le parallélisme en pipeline (PP).

Dans le DP, chaque GPU a une copie complète du modèle mais traite différentes parties des données. Cela nécessite une synchronisation des paramètres du modèle à la fin de chaque itération d'entraînement. Le TP divise les couches du modèle entre différents GPU. Cette méthode est devenue populaire car elle permet aux GPU de travailler plus efficacement, surtout avec les GPU Nvidia qui ont une large bande passante de communication. Le PP divise les couches entre les GPU, les traitant dans une séquence.

#Le besoin d'amélioration du parallélisme de tenseurs

Bien que le TP ait des avantages, il souffre du besoin de communication globale entre les couches, ce qui peut ralentir le processus d'entraînement. Chaque couche nécessite généralement plusieurs tours de communication pour les passages avant et arrière. Cette communication peut représenter une part importante du temps total d'entraînement. Même avec des connexions rapides, la communication peut encore représenter de 17 % à 43 % du temps pris pour chaque itération d'entraînement.

Pour résoudre ce problème, certaines méthodes ont essayé de combiner communication et computation pour minimiser les délais. Cependant, ces méthodes peuvent être limitées en portée et ne cachent souvent pas complètement les temps de communication. À mesure que les GPU deviennent plus rapides, le temps de communication devient une préoccupation plus importante à traiter.

#Présentation de Domino

Domino vise à relever ces défis de communication en décomposant les tâches d'entraînement en unités plus petites et indépendantes qui peuvent être traitées en parallèle. Cette approche permet une meilleure planification des tâches, ce qui signifie que pendant qu'une tâche est en cours de traitement, la communication correspondante peut également se faire, cachant ainsi efficacement les temps d'attente.

Contrairement aux méthodes précédentes, Domino introduit des stratégies de communication plus flexibles, permettant une meilleure intégration avec divers noyaux de calcul. Cela signifie qu'il peut fonctionner efficacement avec différents types de tâches et atteindre des améliorations significatives en vitesse d'entraînement.

#Caractéristiques clés de Domino

1. Découpage de tenseurs générique : Domino utilise une technique appelée découpage de tenseurs générique pour décomposer l'entraînement du modèle en parties plus petites. Cela permet d'entrelacer les opérations avec la communication, améliorant ainsi considérablement l'efficacité.

2. Chevauchement flexible : Contrairement à certaines méthodes précédentes qui ne se concentraient que sur des types d'opérations spécifiques, Domino peut chevaucher de nombreux types de calculs et de Communications. Cela lui confère une application plus large et de meilleures performances globales pendant l'entraînement.

3. Références de performance : Des tests approfondis ont montré que Domino peut atteindre jusqu'à 1,3 fois une vitesse d'entraînement plus rapide par rapport aux solutions de parallélisme de tenseurs à la pointe de la technologie. Cela en fait un choix solide pour entraîner efficacement de grands modèles.

#Contexte sur les grands modèles de langage

Les LLMs, comme les séries GPT et Llama, ont été conçus pour gérer une variété de tâches, des interactions avec des chatbots à la génération de contenu en texte, images et vidéos. L'entraînement de ces modèles est un processus complexe car ils nécessitent d'énormes ensembles de données et des ressources de calcul significatives.

#Paradigmes d'entraînement

1. Parallélisme de données (DP) : Chaque GPU reçoit un modèle complet et traite des données différentes. Cette méthode nécessite une synchronisation régulière des poids du modèle, ce qui peut prendre beaucoup de temps.

2. Parallélisme de tenseurs (TP) : Cette stratégie divise le modèle et permet aux GPU de partager les tâches plus efficacement. Cependant, elle peut rencontrer des problèmes de délais dus aux communications nécessaires entre les couches.

3. Parallélisme en pipeline (PP) : Cette méthode organise les couches entre les GPU de manière séquentielle, permettant un traitement plus fluide. Cependant, elle n'exploite pas pleinement le potentiel de chaque GPU.

#L'importance d'une communication efficace

La communication est cruciale pour l'entraînement distribué. Chaque GPU doit partager des informations sur l'état du modèle, ce qui ralentit les opérations lorsque le nombre de GPU augmente. Ce retard peut être exacerbé par la complexité croissante des modèles et le besoin de mises à jour plus fréquentes.

#Surcharge de communication

La surcharge de communication est une préoccupation importante à mesure que la complexité des modèles augmente. Par exemple, le parallélisme de tenseurs nécessite généralement plusieurs échanges de communication, ce qui peut consommer beaucoup de temps. Les tentatives précédentes de réduire cette surcharge ont souvent échoué, soit en raison de capacités de chevauchement limitées, soit à cause de mises en œuvre compliquées difficiles à déboguer.

#La solution de Domino aux délais de communication

Domino vise à rendre l'entraînement des LLMs plus efficace en construisant un système capable de mieux gérer la communication tout en effectuant des calculs. En utilisant un design plus flexible, Domino permet le traitement simultané des tâches, réduisant considérablement le temps gaspillé à attendre que les communications se terminent.

#Architecture du système

Le système Domino est construit pour intégrer diverses opérations sans accroc. Il peut décomposer l'entraînement du modèle en unités plus petites et gérables en appliquant des techniques de partitionnement de tenseurs génériques. Cela garantit que pendant qu'un calcul a lieu, les communications requises peuvent se produire en même temps.

#Caractéristiques de performance améliorées

• Débit supérieur : En intégrant des fonctionnalités de planification améliorées, Domino atteint une augmentation significative du débit, ce qui signifie que plus de données peuvent être traitées en moins de temps.

• Utilisation optimisée : Son design permet une meilleure utilisation des GPU individuels en alignant les communications avec les calculs en cours.

#Résultats des tests

La performance de Domino a été testée sur les dernières configurations matérielles Nvidia, montrant des améliorations remarquables par rapport aux méthodes existantes. Par exemple, l'entraînement avec les modèles GPT-3 et Llama-2 a montré un gain de vitesse moyen allant jusqu'à 1,3 fois par rapport aux frameworks établis comme Megatron-LM.

#Conclusions clés des expériences

1. Performance en nœud unique : Domino a montré des améliorations de vitesse impressionnantes dans des configurations à nœud unique, atteignant un meilleur débit même face à des configurations optimales.

2. Scénarios multi-nœuds : Dans des environnements distribués, Domino a maintenu son efficacité, dépassant significativement les mesures de référence, même avec les complexités de communication entre nœuds.

3. Configuration flexible : Le design de Domino lui permet de s'adapter à différents types et tailles de modèles, en faisant un choix polyvalent pour diverses applications en IA.

#Conclusion

Domino présente une nouvelle approche prometteuse pour l'entraînement des grands modèles de langage en abordant les défis de communication critiques qui se posent dans les environnements de calcul distribué. Son design innovant permet un chevauchement efficace entre les calculs et la communication, menant à des gains de performance substantiels. Avec la complexité croissante des modèles d'IA, des solutions comme Domino sont essentielles pour garantir que les processus d'entraînement restent efficaces et performants.

Alors que le paysage de l'IA continue d'évoluer, adopter des méthodes d'entraînement efficaces comme Domino jouera un rôle crucial pour exploiter tout le potentiel des modèles de langage à grande échelle, ouvrant la voie à de futures avancées dans le domaine.