Megatron模型并行研究

Megatron模型并行研究

1. 技术调研

a. Megatron-LM

Megatron-LM针对的是特别大的语言模型，使用的是模型并行的训练方式。但和普通的模型并行不同，他采用的其实是张量并行的形式，具体来说就是将一个层切开放到不同的GPU上，属于层切的方法，是一种层内的模型并行。

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，将大模型划分为一个个子模型，不同的流水线并行组负责不同的小模型，是一种层并行方式。

b. 模型简介：GPT2-345m

GPT2是一种非常强大的自然语言处理模型，广泛应用于各种自然语言处理任务中。其参数规模非常大，这使得它能够处理更复杂的任务和生成更自然的文本。不同版本的GPT之间的差异在于参数数量和性能，具体如下表所示。考虑到现有的实验环境带来的限制，为了使得测试实验能够顺利进行，我们在Megatron-LM单机并行实验中采用参数量较小的GPT2-345m模型进行预训练。

c. 数据集简介：oscar

与用于有监督精调的数据格式不同，用于预训练的oscar数据并不以问答对的形式出现。oscar的原始文本数据以JSONL格式（每行一个JSON对象）存储，每个JSON对象包含了一个“id”字段和一个“text”字段。其中“id”字段存储一个样本编号，“text”字段存储一段文本，如下表所示。

2. Megatron-LM单机双卡的模型并行预训练实验

该实验基于gpt2的预训练进行的，使用的虚拟环境为peft，共跑通了两组模型并行实验，分别为张量并行实验和流水线并行实验，其模型并行度的设置如下：

Tensor并行：--tensor-model-parallel-size 2 \

?????????????????????--pipeline-model-parallel-size 1 \

Pipeline并行：--tensor-model-parallel-size 1 \

????????????????????????--pipeline-model-parallel-size 2 \

a. 如何运行脚本文件

ⅰ. checkpoints文件的下载

输入以下命令即可下载：wget --content-disposition https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/megatron_lm_345m/versions/v0.0/zip -O megatron_lm_345m_v0.0.zip。 然后将该文件存储并解压在checkpoints文件夹中，但我在实验中并未用到该文件，因为该文件对应的是单机单卡预训练模型生成的checkpoint文件，与本实验中的模型并行度不匹配，因此不可用。此外，由于该文件夹太大，因此git并未对该文件夹进行track，也没有push到仓库中去，需要用时需下载。

ⅱ. 数据预处理

下列代码中主要是下载了预训练所需要的数据，所有相关数据都存储在data文件夹中。此处参考了CSDN上的教程：Megatron-Deepspeed 预训练 GPT-小白踩坑与解决-CSDN博客，该教程使用了OSCAR数据集作为预训练的原始数据。 数据下载完毕后，使用preprocess_data.py进行数据预处理。在终端输入如下命令，其中output-prefix是数据预处理生成文件的前缀，在本文的例子中，数据预处理后生成的文件被命名为my-gpt2_text_document.bin和my-gpt2_text_document.idx。

wget https://huggingface.co/bigscience/misc-test-data/resolve/main/stas/oscar-1GB.jsonl.xz

wget https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/gpt2-vocab.json

wget https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/gpt2-merges.txt

xz -d oscar-1GB.jsonl.xz

python tools/preprocess_data.py \

--input oscar-1GB.jsonl \

--output-prefix my-gpt2 \

--vocab-file gpt2-vocab.json \

--dataset-impl mmap \

--tokenizer-type GPT2BPETokenizer \

--merge-file gpt2-merges.txt \

--append-eod \

需要注意的是，由于此外，由于data文件夹太大，因此git并未对该文件夹进行track，也没有push到仓库中去，需要用时需下载。

ⅲ. 修改pretrain_gpt_distributed_with_mp.sh

要对gpt2进行预训练只需对pretrain_gpt_distributed_with_mp.sh进行修改，该文件位于/home/Megatron-LM-main/目录下。 需要修改GPUS_PER_NODE=2，NNODES=1，表示使用一台服务器，两张卡。 需要修改以下内容。其中CHECKPOINT_PATH中并没有gpt2_2，因此模型将不从任何先前保存的检查点（checkpoint）开始，而是从随机初始化的参数开始训练。此外，目前单机双卡的checkpoint文件重载没问题，双机四卡的checkpoint重载有问题，因此尽量从头开始训练。要注意DATA_PATH不包含之前数据预处理生成的文件my-gpt2_text_document.bin和my-gpt2_text_document.idx的后缀。

CHECKPOINT_PATH=checkpoints/gpt2_2

VOCAB_FILE=data/gpt2-vocab.json

MERGE_FILE=data/gpt2-merges.txt

DATA_PATH=data/my-gpt2_text_document还需要修改tensor模型并行和pipeline模型并行的相关参数，在实验中我们并未启用数据并行，因此只需要确保WORLD_SIZE=tensor-model-parallel-size * pipeline-model-parallel-size。

--tensor-model-parallel-size 2 \

--pipeline-model-parallel-size 1 \

ⅳ. 直接在终端运行./pretrain_gpt_distributed_with_mp.sh即可。

b. 环境安装的相关问题

ⅰ. apex安装

首先不能直接pip下载，否则会下载一个同名包apex，那并不是Megatron-LM框架需要的；

行不通：从https://github.com/NVIDIA/apex下载压缩包.zip，再进行解压安装；

该压缩包代码和github上的最新版本有出入，查看了setup.py文件才知道，压缩包代码内根本没有关于构建fused_weight_gradient_mlp_cuda模块的部分，因此后续会报错。

正确：git clone https://github.com/NVIDIA/apex；

git clone下载NVIDIA/apex可能会有超时问题，可以通过以下命令解决超时问题；

git clone超时：git config --global url."https://github.com".insteadOf git://github.com

再执行一次git clone

然后cd apex

关键：这个包的最新版本有很多问题，比如安装时报错缺少模块packaging、torch，此时这些模块需要重新使用conda命令安装，但我们没必要这么做，只需要回退到旧版本；

git checkout 6943fd26e04c59327de32592cf5af68be8f5c44e，这个版本是在issue里面找到的，没有问题可以放心使用。

关键：pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./这其中的一些选项其实是对将要要构建模块的一些选择。如果像网上那样用些python3 setup.py之类的命令来安装包，构建出来的模块会少很多，运行代码时各种报错：比如amp_C模块的缺失。因此对于这种比较麻烦的包安装前需要查看README.md文件。

ⅱ. GPU架构问题：报错nvcc fatal: Unsupported gpu architecture ‘compute_90‘

在Megatron-LM/megatron/fused_kernels/__init__.py，注释掉以下三行即可：

# if int(bare_metal_minor) >= 7:

# cc_flag.append('-gencode')

# cc_flag.append('arch=compute_90,code=sm_90')

c. 实验结果

d. 实验结论

从上表我们可以得出如下结论：

• 张量并行的训练方式更加节省GPU显存的用量；
• 流水线并行相较于张量并行，其通信开销要更小，因此在单节点中，每秒钟处理的样本数更多，处理样本的效率更高。

3. Megatron-LM双机四卡的模型并行预训练实验

是以A服务器为主节点，B服务器为副节点，基于gpt2的预训练进行的，使用的虚拟环境为peft，张量并行度和流水线并行度设置如下：

--tensor-model-parallel-size 2 \

--pipeline-model-parallel-size 2 \

a. 如何运行脚本文件

多机并行是在单机并行的基础上进行的，因此要运行多机并行的脚本文件，请先参考Megatron-LM模型并行研究的第2小节中的a，完成其中的操作，再配置接下来的部分。

ⅰ. NCCL环境变量的配置

多机并行需要在运行脚本.bash文件中加上下列NCCL相关环境变量的配置。与DeepSpeed实验中的的相关配置类似：

export CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=1

export CUDA_DEVICE_ORDER="PCI_BUS_ID"

export NCCL_DEBUG=INFO

export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth1,eno2

ⅱ. 在运行脚本.bash文件中修改变量

主节点地址：MASTER_ADDR="ip"；

节点数（包含A和B两个节点）：NNODES=2；

两个节点中运行脚本的唯一不同：A服务器作为主节点的NODE_RANK=0，83服务器作为副节点的NODE_RANK=1。

检查点的存储地址被命名为CHECKPOINT_PATH=checkpoints/gpt2_tp_2_pp_2，表示以张量并行度为2，流水线并行度为2对gpt2模型进行预训练。

ⅲ. 为验证主节点和副节点是否都参与了模型的预训练，设置 --save-interval 1000 \，观察checkpoint的保存情况。

ⅳ. 打开防火墙端口以便双机通信，在终端输入以下命令：

sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=33000-65000/tcp --permanent

sudo firewall-cmd --reload

ⅴ. 为保证服务器安全，实验结束后需要关闭端口，在终端输入以下命令：

sudo firewall-cmd --zone=public --remove-port=33000-65000/tcp --permanent

sudo firewall-cmd --reload

b. 模型并行图示

实验过程中共有两个节点参与实验，分别为A和B，其中A为主节点，每个节点有2个GPU，共计4个GPU。4个GPU的编号分别为Rank0、Rank1、Rank2、Rank3。在实验中设置流水线并行度为2，张量并行度为2。流水线并行会将整个模型划分为2份，这里称为sub_model_0和sub_model_1。每连续的2张GPU负责一个sub_model。即上图中，相同颜色的GPU负责相同的sub_model。张量并行会针对流水线并行中的sub_model来进行张量的拆分。即Rank0负责一半sub_model_0，Rank1负责另一半sub_model_0；Rank2负责一半sub_model_1，Rank3负责另一半sub_model_1。上图中，绿色线条表示两个GPU都共同负责某个具体的sub_model。

c. 实验结果

d. 实验结论

增加模型的并行度能更加节省GPU显存的用量；但由于模型并行度的提高会增加通信开销，降低计算效率，因此处理样本的效率大大下降了；在模型能加载到GPU进行训练时，尽量减少模型并行的GPU数量，而应该利用数据并行，增加batch size，提高训练效率。