随着人工智能技术的快速发展,神经网络模型日益庞大,计算需求激增,单台GPU已难以满足训练复杂模型的内存和计算能力需求。为此,业界提出多种并行化策略,旨在在大规模GPU集群环境中最大化计算资源利用率,缩短训练时间,提升整体系统性能。理解这些并行策略不仅对神经网络设计者有指导意义,也为网络工程师、硬件架构师及数据中心运营人员提供了优化方案和技术方向。 最基础的神经网络形态 - - 前馈神经网络(Feed Forward Neural Network, FNN)向我们展示了神经元如何从输入信号开始,通过加权求和、激活函数处理,逐层传递信息,最终输出预测结果。训练过程包含前向传播和反向传播两个阶段,分别计算神经元输出和梯度信息,进而更新权重参数。这一过程需要大量计算和跨GPU之间的数据交换,例如权重矩阵、激活值以及误差梯度,其中通信延迟和带宽利用率成为性能瓶颈。
神经网络训练和推断的分布执行依赖于高效的通信机制。前向传递阶段,GPU间通过直接内存访问(DMA)和远程直接内存访问(RDMA)传输激活值,确保数据迅速流转。反向传递阶段,梯度和误差值在不同GPU间同步,以实现一致的模型更新。通信网络结构分为同节点内的Scale-Up网络和跨节点的Scale-Out网络,优化这两类网络的可靠性和延迟成为关键。 针对模型体积庞大或计算耗时长的情况,模型并行实现了按层级将神经网络分割到不同GPU,每个GPU负责自身层的前向及反向计算,减轻单GPU内存负载。此外,由于激活值跨GPU传递频繁,同节点通信依赖快速DMA传输,跨节点则采用基于以太网的RDMA技术,保障数据高效无损传递。
张量并行则聚焦于单层内的计算拆分,针对巨大权重矩阵,将其分割成多个片段分别放在不同GPU,协同完成矩阵乘法等运算。分布计算后,各GPU通过AllGather等集合通信操作同步部分输出向量,生成完整的层输出。张量并行对于层内计算瓶颈具有显著缓解效果,提高单层的处理速度和扩展能力,尤其适用于超大规模模型。 数据并行通过拆分训练数据集,令多个GPU各自处理数据子集,而模型参数在所有GPU间保持同步更新。这种策略可充分利用GPU资源,实现训练速度成比例提升。通信主要发生在梯度同步阶段,所有GPU需交换并整合计算得出的梯度,实现各参数一致更新。
用于梯度同步的通信方案通常采用基于环形拓扑的AllReduce操作,配合高效的收敛算法和带宽调优,确保同步延迟最小化。 流水线并行通过将模型层级按顺序分配到多个GPU,训练数据拆分成微批次,依次在各GPU流水线运行。此方法有效减少了GPU闲置时间,提升整体并行度和吞吐量,使多个微批次同时在不同GPU处理的场景成为可能。流水线并行需要较好的调度策略以减轻因数据传递引起的同步延迟。 更先进的是三维并行(3D Parallelism)策略,融合模型并行、张量并行、数据并行及流水线并行的优势,打造极致规模GPU集群的训练解决方案。它通过空间和任务的多重切分,实现超大神经网络的高效训练和推理。
在三维并行中,输入数据先被拆分为多个子集实现数据并行,而单个子集内通过流水线并行处理微批次,层级内部大矩阵基于张量并行拆分,层级之间通过模型并行分布。GPU间通信成为保障训练顺畅的枢纽,如同数据并行中梯度同步,张量并行中部分结果汇聚,流水线中微批次传递,都借助低延迟高带宽的Scale-Up和Scale-Out网络交换数据。 应用层面,例如由xAI公司打造的Colossus超级计算机,拥有超过20万块GPU,采用多维度并行策略,成功训练了数百亿参数级的语言模型。如此规模的集群,只有实现细致入微的并行和通信管理,才能在保持训练速度和能效比的同时,避免资源浪费和性能瓶颈。 除此之外,网络通信技术也是整个并行策略能否成功的关键。Ultra Ethernet等以太网基础的RDMA技术为大规模AI集群间的数据传输提供了高速可靠的支持,降低了跨节点通信延迟和CPU开销,促进了更大规模训练的实现。
总结来看,神经网络的并行策略涵盖了从计算任务拆分到通信架构优化的多方面。模型并行解决内存瓶颈,张量并行优化单层效率,数据并行提升整体吞吐,流水线并行减少设备闲置,三维并行则综合发挥多种优势,达到极致扩展。只有结合硬件实际配置、高效通信协议和科学调度策略,才能真正发挥神经网络训练的潜力,应对未来更庞大、更复杂的AI模型挑战。 。
