在機器學習中訓練多十億參數的模型帶來了顯著的挑戰，尤其是對GPU內存限制的挑戰。一個單獨的NVIDIA A100或H100 GPU，擁有的80GB的GPU RAM，常常在處理32位完全精細模型時難以應對。這篇博客將深入探討兩種強大的技術來克服這些挑戰：量化和分佈式訓練。

量化：降低精度以節省記憶體

量化是一種能降低模型權重精度，從而減少載入和訓練模型所需內存的過程。此技術將較高精度的浮點數投射到較低精度的目標集，大幅度縮減記憶體足跡。

量化如何運作

量化涉及以下步驟：

  1. 缩放因子计算：根据源（高精度）和目标（低精度）数字的范围确定一个缩放因子。
  2. 投影：使用缩放因子将高精度数字映射到低精度集。
  3. 存储：以减少精度格式存储被投射的数字。

例如，將模型參數從32位精度（fp32）轉換為16位精度（fp16或bfloat16）或甚至8位（int8）或4位精度，可以大幅度減少記憶體使用。將一個10億參數模型從32位精度降低到16位精度，可以將記憶體需求降低50%，降至大約2GB。進一步降低到8位精度，可以將其減低到僅1GB，降低75%。

選擇合適的數據類型

選擇量化的數據類型取決於你應用程序的特定需求：

  • fp32：提供最高的精確度，但是記憶體消耗大，可能超出大型模型的GPU RAM限制。
  • fp16和bfloat16：這些精度讓記憶體占用減半。相比fp16，bfloat16更受好評，因為其保持與fp32相同的動態範圍，降低了溢出的風險。
  • fp8：正在興起的數據類型，進一步減少了記憶體和計算的要求，在硬體和框架支持增加的情況下表現出前景。
  • int8：通常用於推論優化，大幅降低記憶體使用。

分佈式訓練：橫向擴展於各GPU

當一台單獨的GPU記憶體不足時，分佈式訓練成為必須，它允許模型橫向擴展，利用多個GPU的合併記憶體和計算力。

分佈式訓練的方法

  1. 數據並行：每個GPU都擁有模型的完整副本，但處理不同的mini-batch數據。每次訓練步驟，都平均每個GPU的梯度並同步。

    優點：實現簡單，適合適應單個GPU記憶體的模型。

    缺點：受制於可適應單個GPU大小的模型。

  2. 模型並行：模型被分割至各個GPU。每個GPU處理模型的一部分，處理相應部分的輸入數據。

    優點：對於無法擬合到單個GPU記憶體的極大模型非常有效。

    缺點：實現較為複雜，通信開銷可能很大。

  3. 管線並行：結合數據並行和模型並行的方式。模型被劃分為階段，每個階段被分配給不同的GPU。數據依序通過這些階段。

    優點：平衡了數據並行和模型並行的優點，適用於非常深的模型。

    缺點：引入了管線泡沫，可能難以管理。

實現分佈式訓練

要有效實現分佈式訓練：

  1. 框架支持：使用像是TensorFlow、PyTorch、或MXNet等框架，他們為分佈式訓練提供了內建支援。
  2. 有效通信：透過類似於NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）的技術確保GPU之間有效的通信。
  3. 負載平衡：平衡各GPU的工作量以防止瓶頸效應。
  4. 定時存檔：定期儲存模型存檔點以減低訓練中資料遺失的風險。

結論

結合量化和分佈式訓練提供了一個穩健的解決方案，用於在現有GPU記憶體限制內訓練大型模型。量化顯著減少記憶體需求，而分佈式訓練則利用多個GPU來處理超出單個GPU容量的模型。通過有效地應用這些技術，您可以優化GPU使用，降低訓練成本，並實現您的機器學習模型的可擴展性能力。