在正式开始第一次RDMA Verbs编程之前,我们先得有点基础知识。除了本博客的基础知识,还建议看下以前的视频教程。1.1 RDMA基本原理和优势,以太网socket通信为什么要用户空间拷贝到内核空间_哔哩哔哩_bilibili 1.2 RDMA基本元素和组成 通信过程元素关系解析_哔哩哔哩_bilibili 13. RDMA基本操作类型Send Recv机制和通信过程_哔哩哔哩_bilibili
视频教程在这:3.2大规模异构集群,混合并行分布式系统,解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因:同一种GPU数量有限难以构建大规模集群:训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如,训练GPT-4模型(1.8万亿个参数)需要25000个A100 GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加
视频分享在这:3.1异构万卡集群,GPU与国产计算卡芯片异构通信_哔哩哔哩_bilibili国内已经有三家,实现了异构集群,GPU与国产芯片异构通信方案,初步调用结果如下。添加图片注释,不超过 140 字(可选)异构集群的挑战异构芯片间的混训主要面临两大挑战,一是异构卡通信库差异,导致异构卡之间通信难,二是异构卡之间性能差异,导致模型分布式训练低效。1. 多芯片互通互联的复杂性:如何实现不同芯片间
视频教程在这:cpu亲和性设置,NCCL,sched_setaffinity sched_getaffinity,CPU_ZERO、SET、ISSET、linux_哔哩哔哩_bilibili一、CPU亲和性简介CPU亲和性(CPU Affinity)设置是操作系统中一个重要的性能优化手段,它允许程序或进程被绑定到特定的CPU核心上运行。这样做的好处包括减少缓存未命中、降低线程迁移(context
一、介绍mq_open mq_close mq_unlink mq_setattr mq_getattr mq_send mq_receive是 POSIX 消息队列(POSIX message queues)中用于发送和接收消息的函数。POSIX 消息队列是一种进程间通信(IPC)机制,允许进程以消息的形式交换数据。哈哈哈哈,先了解一下函数,最后来个案例。二、mq_open功能:打开(如果已
本博客的视频教程在这:2.2阿里十万卡集群 网络拓扑架构和优势 Alibaba HPN: A Data Center Network for Large Language Model_哔哩哔哩_bilibili一、大模型训练的核心问题1.1 流量模式的问题大语言模型训练的流量模式问题可参考这个:ECMP等价多路由机制,大模型训练负载均衡流量极化冲突原因,万卡(大规模)集群语言模型(LLM)训练流量
一、模型计算量C ≈ 6N*D其中C表示训练语言模型所需的总计算量,N表示模型参数量,D表示用于训练的语料总量,6表示每训练一个token所需的浮点计算量约为6N,其中前向计算2N,反向计算4N。注意:这里的6是针对Transformers,如果其它模型结构,还请重新确定每个参数的平均计算量。开了激活点检查activation checkpoint,这个系数是8。激活检查activation ch
NCCL使用/调用步骤源码解读(单设备单进程为例):步骤总结:通过MPI获取本机rank(可理解为进程)数量localrank,用于rank绑定GPU;rank0获取NCCL通信组ID,并通过MPI_Bcast广播给其它rank;借助MPI获取的这些信息NCCL完成初始化,并进行集合通信。核心步骤:1、初试化和启动MPI通信。2、计算主机名的哈希值,并MPI_allgather通信使得每个rank
一、为什么要万卡训练集群:大语言模型贼牛逼这个就不强调了哈,机器翻译,人机会话表现出巨大潜力和应用价值。模型大小和训练数据大小决定了模型能力,为实现最先进的模型,人们已经致力于万亿tokens训练具有万亿参数的大型模型。这就需要建立具有数万个GPU的大规模人工智能集群来训练LLM(大语言模型)。二、万卡训练集群的挑战:1、实现大规模高训练效率;(能不能把万卡的算力有效利用起来)2、实现大规模高稳定
视频教程: 一、分布式数据并行,模型并行的基本概念。DP DDP分布式数据并行: 1.1 数据并行 模型并行 DP DDP Zero分布式并行_哔哩哔哩_bilibili https://www.bilibili.com/video/BV1qu4m1F71p/?spm_id_from=333.788&vd_source=0ce5c2fe19670ac8e8f3860555d273e3二、Z
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