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北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?

本文作者:我在思考中 2021-10-09 17:20
导语:大模型的增速让 GPU 算力开始捉襟见肘。

北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?

编译 | 琰琰

大规模深度神经网络训练仍是一项艰巨的挑战,因为动辄百亿、千亿参数量的语言模型,需要更多的 GPU 内存和时间周期。这篇文章从如何多GPU训练大模型的角度,回顾了现有的并行训练范式,以及主流的模型架构和内存优化设计方法。

本文作者Lilian Weng现为OpenAI应用人工智能研究负责人,主要从事机器学习、深度学习和网络科学研究 。她本科毕业于香港大学,硕士就读于北京大学信息系统与计算机科学系,之后前往印度安纳大学布鲁顿分校攻读博士。

Lilian Weng经常在个人博客分享学习和工作笔记,感兴趣的可以戳这里:
https://lilianweng.github.io/lil-log/。

“炼大模型”已成为人工智能领域的主流研发趋势。从GPT-3的1750亿,到如今悟道2.0的1.75万亿,超大语言模型在 NLP 基准任务中不断刷新SOTA。

而,参数和数据集的快速增长让 GPU 算力开始捉襟见肘。单个GPU内存已经远远不能满足大模型的需求。如,阿里用480块GPU训练千亿模型;英伟达用3072块GPU训练万亿模型;谷歌用2048块TPU训练1.6万亿模型(1 TPU约等于2~3 GPU)。

如何利用上百块GPU上训练大规模语言模型?并行计算是一种行之有效的方法。

近日,OpenAI 研究员Lilian Weng分享干货文章,从并行训练(数据并行、模型并行、管道并行、张量并行)、混合专家、内存节省设计(CPU卸载、重新激活计算、混合精度训练、高效存储优化器)三个方面回顾了现阶段多GPU训练大模型的主流方法。

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AI科技评论这篇文章编译如下,供想成为“炼丹师”的朋友参考。


1

并行训练

大规模神经网络模型对存储空间有强烈的需求,单个GPU的内存已经远远不够。究其原因,一方面模型权重有数百亿个浮点数,随机梯度下降和Adam优化需要极高的计算成本;另一方面在预训练阶段,大模型与大规模语料库的配对需要很长的时间周期。综合来看,跨GPU并行计算显得尤为重要。

并行计算在数据、模型架构和张量等不同维度上都可以操作,接下来本文将具体介绍一些主流方法:

数据并行 

数据并行( Data parallelism ,DP)最简单的方法是将相同的模型权重复制到worker节点,并分配一部分数据以同时进行处理。我们知道,如果模型的参数量大于单个GPU节点的内存,DP无法正常工作,GeePS架构(Cui等人,2016)的解决思路是使用有限的GPU内存。也就是,如果模型太大无法嵌入到一台机器,就将暂时未使用的参数卸载回CPU。

数据交换传输通常在后端进行(不干扰训练计算),在每个Mini-batch计算结束后,worker需要同步梯度或权重,以保证学习效率。现有的同步方法有两种,各自优缺点如下:

1、批量同步并行(BSP):worker在每个Mini-batch结束时同步数据,这种方法保证了模型权重传递的及时性,但每台机器都必须排队等待其他机器发送梯度。

2、异步并行(ASP):每个GPU采用异步方式处理数据,这种方法避免了不同机器之间的相互等待或暂停,但影响了权重传递的时效,降低了统计学习效率。而且即使增加计算时长,也不会加快训练的收敛速度。 

在中间某些地方的每一次迭代(>1)都需要同步全局梯度。自Pytorch v1.5版(Li等人,2021年)提出后,该特征在分布式数据并行(Distribution Data Parallel,DDP)中被称为“梯度累积(gradient accumulation)”。分桶梯度(bucketing gradients)避免立即执行AllReduce操作,而是将多个梯度存储到一个AllReduce中以提高吞吐量,并基于计算图优化计算和通信调度。

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图1:Pytorch DDP的伪代码(来源:Li等人,2021年)

模型并行 

模型并行(Model parallelism,MP)用于解决模型权重不能适应单个节点的情况,在这里,计算和模型参数都需要跨多台机器进行处理。在数据并行中,每个worker承载着整个模型的完整副本,而MP只在一个worker上分配部分模型参数,因此对内存和计算的需求要小很多。

 深度神经网络包含一堆垂直层,如果逐层拆分将连续的小层分配到工作层分区,操作起来并不难,但通过大量具有顺序依赖性的Workers来运行每个数据batch会花费大量的时间,计算资源的利用率也严重不足。

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图2:一个包含4个垂直层的模型并行设置,由于顺序的依赖性,每个数据依次由一个worker处理,这个过程会出现大量多余时间“气泡”(来源:Huang等人,2019年)

管道并行

管道并行(Pipeline parallelism,PP)是将模型并行与数据并行结合起来,以减少低效时间“气泡”的过程。主要思想是将Mini-batch拆分为更多个微批次(microbatch),并使每个阶段worker能够同时处理。需要注意的是,每个微批次需要两次传递,一次向前,一次向后。worker分区的数量称为管道深度,不同worker分区之间的通信仅传输激活(向前)和梯度(向后)。这些通道的调度方式以及梯度的聚合方式在不同的方法中有所不同。 

在GPipe(Huang et al.2019)方法中,多个微批次处理结束时会同时聚合梯度和应用。同步梯度下降保证了学习的一致性和效率,与worker数量无关。如图3所示,“气泡”仍然存在,但比图2少了很多。给定m个均匀分割的微批次和d个分区,假设每个微批次向前和向后都需要一个时间单位,则气泡的分数为:

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 GPipe论文表明,如果微批次的数量超过分区数量4倍(m>4d),则“气泡”开销几乎可以忽略不计。
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 图3:带有4个微批次 和4个分区的GPipe的并行管道(来源:Huang等人,2019年)

 GPipe在吞吐量方面与设备数量成线性关系,设备数量越多,吞吐量越大。不过,如果模型参数在worker中分布不均匀,这种线性关系不会稳定出现。 

PipeDream(Narayanan等人,2019年)方法要求每个worker交替处理向前和向后传递的消息(1F1B)。它将每个模型分区命名为“stage”,每个stage worker可以有多个副本来并行运行数据。这个过程使用循环负载平衡策略在多个副本之间分配工作,以确保相同minibatch 向前和向后的传递发生在同一副本上。 

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图4:PipeDream中1F1B微批次调度的图示(来源:Harlap等人,2018年)

由于PipeDream没有在所有worker batch结束时同步全局梯度,1F1B 很容易导致不同版本的模型权重的微批次向前和向后传递,降低学习效率。对此,PipeDream提供了一些解决的思路:

  • 权重存储:每个worker跟踪多个模型版本,给定数据 batch 的向前和向后传递相同版本的权重。

  • 垂直同步:不同模型权重版本与激活和梯度一起在全局worker之间传递,计算采用上一个worker传播的相对应的隐藏版本。这个过程确保了worker之间的版本一致性(不同于GPipe,采用异步计算)。 

在训练开始时,PipeDream会先分析模型每一层的计算内存和时间成本,然后将层划分为不同的stage进行优化。

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图5:上图为VGG16在ILSVRC12上的运行结果,ASP=异步并行,BSP=批量同步并行;下图为不同并行配置的训练时间加速度(来源:Harlap等人,2018年) 

后来有学者提出了PipeDream两种变体,主要思路是通过减少模型版本来缓解内存占用(Narayanan等人,2021年)。其中,PipeDream-flush增加了定期刷新全局同步管道的功能,就像GPipe一样,这种方式虽然牺牲了一点吞吐量,但显著减少了内存占用(例如仅需要维护单一版本的模型权重)。

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图6:PipeDream flush中管道调度图示(来源:Narayanan等人,2021年)

PipeDream-2BW维护两个版本的模型权重,“2BW”代表“双缓冲权重(double-buffered weights)”,它会在每个微批次生成一个新的模型版本K(K>d)。由于一些剩余的向后传递仍然依赖于旧版本,新的模型版本无法立即取代旧版本,但因为只保存了两个版本,内存占用的也被大大降低了。

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图7:PipeDream-2BW 中的流水线调度示意图(来源:Narayanan et al. 2021

张量并行

模型并行和管道并行都会垂直拆分模型,而张量并行(Tensor Parallelism,TP)是将张量运算的计算水平划分到多个设备上。

以Transformer为例。Transformer架构主要由多层MLP和自注意力块组成。Megatron-LM(Shoeybi et al.2020)采用了一种简单的方法来并行计算层内MLP和自注意力。

MLP层包含GEMM(通用矩阵乘法)和非线性GeLU传输。如果按列拆分权重矩阵A,可以得到:

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注意力块根据上述分区并行运行GEMM的 查询(Q)、键(K)和 权重(V),然后与另一个GEMM组合以生成头注意力结果。

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图8:Megatron-LM中提出的关键Transformer组件的张量平行性说明。(来源:Shoeybi等人,2020年)

今年Narayanan等人将管道、张量和数据并行与新的管道调度策略相结合,提出了一种名为PTD-P的新方法。该方法不仅在设备上能够定位一组连续的层(“模型块”),该可以为每个wokers分配多个较小的连续层子集块(例如,设备1具有第1、2、9、10层;设备2具有第3、4、11、12层;每个具有两个模型块)

每个batch中,微批次的数量应精确除以wokers数量(mm)。如果每个worker有v个模型块,那么与GPipe调度相比,管道的“气泡”时间可以减少 v 倍。

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图9:上图与PipeDream flush中的默认1F1B管道明细表相同;下图为交错的1F1B管线一览表(来源:Narayanan等人,202)


2

混合专家(MoE)

为了突破模型大小的限制,谷歌后来提出一种混合专家(MoE)方法,其核心理念是:综合学习,它假设多个弱学习者组合起来就会拥有一个强学习者。

在深度神经网络中,混合专家(MoE)通过连接多个专家的门机制(gating mechanism)实现集成(Shazeer等人,2017)。门机制激活不同网络的专家以产生不同的输出。作者在论文将其命名为“稀疏门控专家混合层(sparsely gated MoE)”。

仅一个MoE层包含:(1)前馈网络专家n;(2)可训练的门控网络G,通过学习n个专家的概率分布,将流量路由到几个特定的专家。 

根据门控输出,并非每个专家都必须进行评估。当专家的数量太大时,可以考虑使用两层MoE。

北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型? 图10:专家混合(MoE)层的图示,门控网络只选择并激活了n个专家中的2个(来源:Shazeer等人,2017年)

G将输入与可训练权重矩阵Gg相乘,然后执行softmax:北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?

由于这个过程会产生密集的门控制向量,不利于节省计算资源,而且北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?时也不需要评估专家。所以,MoE层仅保留了顶部k值,并通过向G中添加高斯噪声改进负载平衡,这种机制被称为噪声top-k门。

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 为了避免门控网络可能始终偏向少数强势专家的自我强化效应,Shazeer等人(2017)提出了通过额外重要损失的软约束,以鼓励所有专家拥有相同的权重。其数值相当于每个专家的分批平均值变异系数的平方:

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其中,CV是变异系数,失重的waux是可调节的超参数。由于每个专家网络只能获得小部分训练样本(“收缩批次问题”),所以在MoE中应该尽可能使用大batch,但这又会受到GPU内存的限制。数据并行和模型并行的应用可以提高模型的吞吐量。

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图11:10亿单词的语言建模基准(左)模型从左到右包含4、32、256、256、1024和4096名专家(右)40亿参数的MoE模型在不同计算预算下的性能(来源:Shazeer等人,2017年)

GShard(Lepikhin等人,2020年)通过自动分片将MoE transformer 模型的参数扩展到了6000亿。MoE transformer 用MoE层取代其他每一个前馈网络层。需要说明的是,在多台机器上MoE  transformer 仅在MoE层分片,其他层只是复制。 

GShard中的门控功能G有几种改进设计:

  • 专家容量:通过一位专家的令牌数量不应超过“专家容量”的阈值。如果令牌被路由到已达到容量的专家,则令牌将被标记为“溢出”,并且门输出将更改为零向量。

  • 本地组调度:令牌被均匀地划分为多个本地组,专家能力在组水平上得到加强。

  • 辅助损失:与原始MoE aux损失相似,添加辅助损失可以最小化路由到每个专家的数据的均方。

  • 随机路由:以与其权重成比例的概率选择第二位最佳专家;否则GShard遵循随机路由,增加随机性。

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图12:GShard中带辅助损失的组水平top-2门机制的伪代码(来源:Lepikhin等人,2020年) 

Switch Transformer(Fedus et al.2021)用稀疏开关FFN层取代了密集前馈层(每个输入仅路由到一个专家网络),将模型规模扩展到数万亿个参数。负载平衡的辅助损失是北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?,给定n个专家,fi是路由到第i个专家的令牌分数,pi是门控网络预测的专家i的路由概率。

北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?‍‍ 图13:Switch transformer,稀疏Switch FFN层位于蓝色框(来源:Fedus等人,2021年)

为提高训练稳定性,switch transformer采用以下设计:

  • 选择精度:使用FP32精度以提高模型局部的稳定性,并降低FP32张量的通信成本。FP32精度仅在路由器功能主体内使用,结果将还原到FP16。 较小的初始化:权重矩阵的初始化从平均μ=0且标准偏差北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?的正态分布中采样,同时将Transformer初始化参数从s=1减小到s=0.1 。

  • 使用更高的专家辍学率:微调通常适用于小数据集,增加每个专家的辍学率以避免过度拟合。他们发现,所有层中的辍学率增加会导致性能下降。在论文中,他们在非专家层中使用了0.1的辍学率,但在专家FF层中使用了0.4的辍学率。

switch transformer论文总结了用于训练大型模型的不同数据和模型并行策略,并给出了一个很好的示例:

北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型? 图14:第一行为如何在多个GPU内核拆分模型权重(顶部),每种颜色代表一个权重矩阵;第二行为各种数据并行策略的说明,不同颜色表示不同的标记集(来源:Fedus等人,2021年)

 

3

其他节省内存的设计 

CPU卸载

如果GPU内存已满,可以将暂时未使用的数据卸载到CPU,并在以后需要时将其读回(Rhu等人,2016)。不过,这种方法近年来并不太流行,因为它会延长模型训练的时间。 

激活重新计算 

激活重新计算,也称“激活检查点”或“梯度检查点”(Chen et al,2016),其核心思路是牺牲计算时间来换取内存空间。它减少了训练 ℓ 层深层神经网络到北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?的内存开销,每个batch只消耗额外的前向传递计算。

具体来说,该方法将ℓ层网络平均划分为d个分区,仅保存分区边界的激活,并在workers之间进行通信。计算梯度仍然需要在分区内层进行中间激活,以便在向后过程中重新计算梯度。在激活重新计算的情况下,用于训练M(ℓ) 是:

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它的最低成本是:北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?

激活重新计算的方法可以得出与模型大小有关次线性内存开销,如下图:

北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型? 图15:不同节省内存算法的内存开销。sharing:中间结果使用的内存在不再需要时被回收。inplace:将输出直接保存到输入值的内存中(来源:Chen等人,2016)
 

混合精度训练

此前,Narang(Narang&Micikevicius等人,2018年)介绍了一种使用半精度浮点(FP16)数训练模型而不损失模型精度的方法。

北大校友“炼丹”分享:OpenAI如何训练千亿级模型?图16:一层混合精度训练程序(来源:Narang&Micikevicius等人,2018年) 

其中涉及三种关键技术:

  • 全精度权重复制:保持累积梯度的模型权重的全精度(FP32)复制。对于向前和向后的传递的信息做四舍五入至半精度处理,因为每次梯度更新(即梯度X学习率)太小,可能无法完全包含在FP16范围内。

  • 缩放损失:放大损失以更好地处理小幅度的梯度(见图16),放大梯度以使其向可表示范围的右侧部分(包含较大的值)移动,从而保留可能丢失的值。

  • 算术精度:对于常见的网络算法(如矢量点积、矢量元素求和归约),将部分结果累加到FP32中,然后输出保存为FP16。逐点操作可以在FP16或FP32中执行。

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图17::全精确的梯度直方图

在这项实验中,图像分类、更快的R-CNN等不需要损失缩放,但其他网络,如多盒SSD、大LSTM语言模型是需要损失缩放的。

压缩(Compression) 

模型权重在向前和向后传递的过程中会消耗大量内存。考虑到这两种传递方式会花费大量时间,2018年Jain (Jain et al,2018)提出了一种数据编码策略,即在第一次传递后压缩中间结果,然后将其解码用于反向传播。 

Jain和团队研发的Gist系统包含两种编码方案:一是特定于层的无损编码,包括 ReLU-Pool和 ReLU-Conv模式;二是有攻击性的有损编码,主要使用延迟精度缩减(DPR)。需要注意的是,第一次使用特征图时应保持高精度,第二次使用时要适度降低精度。这项实验表明,Gist可以在5个最佳图像分类DNN上减少2倍的内存开销,平均减少1.8倍,性能开销仅为4%。 

内存高效优化器

优化器也会消耗内存。以主流的Adam优化器为例,其内部需要维护动量和方差,这两者与梯度和模型参数比例基本相同。这意味着,我们需要节省4倍模型权重的内存。 

为了减少内存消耗,学术界已经提出了几款主流优化器。与Adam相比,Adafactor(Shazeer et al.2018)优化器没有存储全部动量和变化,只跟踪移动平均数的每行和每列总和,然后根据这些总和估计二阶矩。

SM3(Anil et al.2019)优化器采用了一种不同的自适应优化方法。

ZeRO(Rajbhandari et al.2019)零冗余优化器节省了大型模型训练在两方面的内存消耗:

  • 大多数内存由模型状态消耗,包括优化器状态(例如Adam动量和方差)、梯度和参数。混合精度训练也需要大量内存,因为除了FP16版本之外,优化器还需要保存FP32参数和其他优化器状态的副本。 

  • 未被激活、临时缓冲区以及不可用的碎片内存消耗(论文中称为剩余状态)。

ZeRO结合了ZeRO-DP和ZeRO-R两种方法。ZeRO-DP是一种增强的数据并行,避免了模型状态的简单冗余。它以动态的方式跨多个并行数据划分优化器状态、梯度和参数,以最小化通信量。ZeRO-R使用分区激活二次计算、恒定缓冲区大小和动态内存碎片,以优化剩余状态的内存消耗。


参考资料:

[1] Li et al. “PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training” VLDB 2020.

[2] Cui et al. “GeePS: Scalable deep learning on distributed GPUs with a GPU-specialized parameter server” EuroSys 2016

[3] Shoeybi et al. “Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism.” arXiv preprint arXiv:1909.08053 (2019).

[4] Narayanan et al. “Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM.” arXiv preprint arXiv:2104.04473 (2021).

[5] Huang et al. “GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism.” arXiv preprint arXiv:1811.06965 (2018).

[6] Narayanan et al. “PipeDream: Generalized Pipeline Parallelism for DNN Training.” SOSP 2019.

[7] Narayanan et al. “Memory-Efficient Pipeline-Parallel DNN Training.” ICML 2021.

[8] Shazeer et al. “The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer Noam.” arXiv preprint arXiv:1701.06538 (2017).

[9] Lepikhin et al. “GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding.” arXiv preprint arXiv:2006.16668 (2020).

[10] Fedus et al. “Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity.” arXiv preprint arXiv:2101.03961 (2021).

[11] Narang & Micikevicius, et al. “Mixed precision training.” ICLR 2018.

[12] Chen et al. 2016 “Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost.” arXiv preprint arXiv:1604.06174 (2016).

[13] Jain et al. “Gist: Efficient data encoding for deep neural network training.” ISCA 2018.

[14] Shazeer & Stern. “Adafactor: Adaptive learning rates with sublinear memory cost.” arXiv preprint arXiv:1804.04235 (2018).

[15] Anil et al. “Memory-Efficient Adaptive Optimization.” arXiv preprint arXiv:1901.11150 (2019).

[16] Rajbhandari et al. “ZeRO: Memory Optimization Towards Training A Trillion Parameter Models Samyam.” arXiv preprint arXiv:1910.02054 (2019).


编译链接:https://lilianweng.github.io/lil-log/2021/09/24/train-large-neural-networks.html

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