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分布式AI训练需要对网络传输的数据进行压缩。
目前,AI训练的网络数据压缩主要基于两个事实:
1. 基于AI训练的数据大多稀疏,分布式随机梯度下降训练中99.9%的梯度交换是冗余的。
2.可以压缩激活值的变化。
因此,存在大幅压缩通信传输数据的基础。
参考文献见附录。
一般来说,目前业界的压缩技术可以将1GBps网络带宽下的训练速度保持在10GBps网络带宽的80%,导致20%的性能损失。
附录:
AI训练网络传输数据压缩的行业研究:
https://arxiv.org/abs/1712.01887
所有模型都生成具有特定标签的结构化数据。
集群的主节点对计算结果进行汇总处理时,会对获取的数据进行语法和语义检查。
计算节点容器只能加载用户在需求端指定的容器镜像。此检查是通过容器和 K8S 的原生函数完成的:验证加载图像的哈希值和标签。
计算任务、过程和结果将被记录在区块链上,以供后续审查。
在这种模式下,如果一个人想造假,成本大于它能得到的回报,就会变成严重的损失,这在经济上是不可行的。
传统的集群是以太网固定IP,现有的分布式计算项目只能使用公网固定IP,只能由专业人员部署配置,在服务器之间连接。DEKUBE是互联网上的非固定IP。普通PC用户不了解传统集群是如何部署和配置的,因此使用普通用户的计算资源存在两个问题:
1、点对点网络(P2P网络)一般用于互联网上非固定IP之间的相互传输,如BT、eMule、传统区块链等。但这种传输速度低且不稳定。因此,我们增强了点对点网络层,将速度和稳定性提高了许多倍,以满足 GPU 间通信的需求。
2.我们做了全球唯一的计算节点客户端,让普通用户的整个集成过程变得简单,无需输入命令或编写代码即可直接使用。传统的集群,包括云计算服务提供商,以及现有的分布式计算项目,都无法做到这一点。
在大规模训练过程中,由于节点数量较多,硬件、软件和网络不可避免地会出现间歇性故障和中断,例如A100卡满载运行一天,损坏率为1/10000。
因此,大型语言模型的训练过程往往有其自身的容错机制。
具体解决方案请参考:
https://arxiv.org/abs/2205.01068
https://arxiv.org/abs/2204.02311
用户的模型数据和输出结果经过加密并存储在存储节点上,只能访问用户自己的机密信息。即使是系统管理员也无法访问它。
主机与集群主节点和客户端服务器的通信是在加密通道中进行的,其信息无法被外界读取。
客户端监视主机用户操作,如果主机用户尝试读取客户端的数据,则主机将被踢出群集。
大型模型训练通常对GPU性能有对齐要求,因此在DEKUBE任务分配系统中,相同的任务会分配性能相似的GPU。
典型的 GPU 需要四个 CPU 内核。
需要两倍于 GPU 的 CPU 内存容量。
CPU 和主板需要为每个 GPU 分配至少 8 个 PCI-E 通道。
深度学习的 GPU 内存消耗有两种类型:
模型状态和残差状态,两者都会消耗大量 GPU 内存。
1. 模型状态主要有三种类型:优化器、梯度和参数。
将这三种类型的数据拆分为每个 GPU 可以产生三种拆分方法:
(其中模型参数的数量为 Ψ,K 是优化器数据量与参数之间的比率,Nd 是拆分的 GPU 数量)
POS:只有优化器状态是平均分配的。
POS+g:平均划分梯度状态和优化器状态。
POS+g+p:平均划分优化器状态、梯度和参数。
OS 和 OS+G 方法不会增加流量,并且是无损拆分方式,可以大大降低 GPU 内存需求。OS+G+P 方法可以在 GPU 足够的情况下无限降低 GPU 内存需求,让低端 GPU 可以参与超大型模型的训练,但会增加流量。当一个GPU的os+g+p数据拆分为64个GPU时,GPU之间的流量将增加50%。这种流量可以通过多种方式进行压缩,并且通常通信负载的增加并不大。
2.残余状态是指除模型状态之外的内存占用,包括激活值、各种缓冲区和不可用的内存碎片,其中主要内存占用来自激活值
激活优化还使用分片方法和检查点,这是一种将计算换成内存空间的方法,广泛用于GPU内存的存储优化。在 2017 年的 SKT 论文中,创建了一个检查点,将内存需求降低到原始内存需求的 1/3,性能为原始性能的 94%。
在模型训练过程中,经常会创建一些不同大小的临时缓冲区,解决方案是提前创建一个固定的缓冲区,在训练过程中不再动态创建,如果要传输的数据较小,则一次集成并传输多组数据,以提高效率。
GPU 内存碎片化的主要原因之一是,在检查点之后,那些未保存的激活值会不断创建和销毁,解决方案是预先分配一个连续的 GPU 内存,将模型状态和检查点存储在驻留的 GPU 内存中,并使用剩余的 GPU 内存进行动态创建和销毁。
对于超过 100 张 GPU 卡,建议带宽大于 1 Gbps(上传带宽和下载带宽均大于 1 Gbps)。
建议10个以上GPU卡的带宽在500Mbit/s以上(上传带宽和下载带宽均大于500Mbps)。
亚马逊 8 卡 A100 80G 版本的当前价格为每小时 40.96 美元,或每张卡每月 3,686 美元。
假设NVIDIA A100 80G的训练性能为1,则各显卡的算力和功耗如下:
显卡 |
训练表现/ 相对于 A100 80G |
TDP/w |
每瓦性能/ 相对于 A100 80G |
A100 80G |
1 |
300 |
1 |
A100 40G |
0.86 |
250 |
1.032 |
RTX4090 |
0.69 |
450 |
0.459 |
RTX4080 |
0.505 |
320 |
0.473 |
RTX4070 |
0.42 |
200 |
0.63 |
RTX3090 |
0.48 |
350 |
0.41 |
RTX3080 |
0.38 |
320 |
0.35 |
RTX3070Ti系列 |
0.34 |
290 |
0.35 |
RTX3060 |
0.24 |
170 |
0.42 |
RTX3050 |
0.16 |
130 |
0.37 |
RTX2080Ti系列 |
0.29 |
250 |
0.35 |
RTX2080 |
0.21 |
215 |
0.29 |
RTX2070 |
0.19 |
175 |
0.32 |
RTX2060 |
0.16 |
160 |
0.3 |
AMD Radeon VII |
0.12 |
300 |
0.12 |
GTX1080Ti系列 |
0.2 |
250 |
0.24 |
GTX1070 |
0.13 |
150 |
0.26 |
GTX1660超级 |
0.09 |
125 |
0.216 |
AMD Rx580 8G |
0.095 |
185 |
0.154 |
考虑到平均20%的网络损耗,实际分布式AI训练相对于集中式A100 80G计算集群的性能瓦特比如下:
显卡 |
训练表现/ 相对于 A100 80G |
TDP/w |
每瓦性能/ 相对于 A100 80G |
RTX4090 |
0.552 |
450 |
0.367 |
RTX4080 |
0.404 |
320 |
0.378 |
RTX4070 |
0.336 |
200 |
0.504 |
RTX3090 |
0.384 |
350 |
0.328 |
RTX3080 |
0.304 |
320 |
0.28 |
RTX3070Ti系列 |
0.272 |
290 |
0.28 |
RTX3060 |
0.192 |
170 |
0.336 |
RTX3050 |
0.128 |
130 |
0.296 |
RTX2080Ti系列 |
0.232 |
250 |
0.28 |
RTX2080 |
0.168 |
215 |
0.232 |
RTX2070 |
0.152 |
175 |
0.256 |
RTX2060 |
0.128 |
160 |
0.24 |
AMD Radeon VII |
0.096 |
300 |
0.096 |
GTX1080Ti系列 |
0.16 |
250 |
0.192 |
GTX1070 |
0.104 |
150 |
0.208 |
GTX1660超级 |
0.072 |
125 |
0.173 |
AMD Rx580 8G |
0.076 |
185 |
0.123 |
预计开发、测试、部署一个云计算平台来管理分布式AI算力需要两年时间,这需要开发一个算力供需的集体招标系统,适配各种训练框架(TensorFlow、Pytorch、Kera、Theano等),并适配AMD的ROCm计算平台修改linux内核,形成多GPU运行环境, 开发适合为个人计算机提供分布式计算环境的虚拟机和客户端,为主节点提供灾难恢复处理和调度系统,开发网络压缩算法并优化点对点网络层以降低网络延迟等。
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