vivo TWS Air開箱體驗：真輕 臻好聽
在vivo S15系列新機的發布會上，vivo的最新款真無線藍牙耳機vivo TWS Air也一同發布，本次就這款耳機新品給大家帶來一個簡單的分享。外包裝盒上，vivo TWS Air保持了vivo自家產
背景
近些年，NLP 應用方面有所突破，Bert、GPT、GPT-3 等超大模型橫掃各種 NLP 測試后，人們發現參數量越大的模型，在算法方面表現越好，于是紛紛開始迅速向大模型方向發展，模型體積爆炸式增長。而大模型訓練給現有的訓練系統帶來的主要挑戰為顯存壓力，計算壓力和通信壓力。
The size of language model is growing at an exponential rate (來源：https://huggingface.co/blog/large-language-models)
火山引擎大模型訓練框架 veGiantModel
針對這個需求，字節跳動 AML 團隊內部開發了火山引擎大模型訓練框架 veGiantModel。基于 PyTorch 框架，veGiantModel 是以 Megatron 和 DeepSpeed 為基礎的高性能大模型訓練框架。其特點包括：
同時支持數據并行、算子切分、流水線并行 3 種分布式并行策略，同時支持自動化和定制化的并行策略；基于 ByteCCL 高性能異步通訊庫，訓練任務吞吐相比其他開源框架有 1.2x-3.5x 的提升；提供了更友好、靈活的流水線支持，降低了模型開發迭代所需要的人力；可在 GPU上高效地支持數十億至上千億參數量的大模型；對帶寬要求低，在私有化部署無 RDMA 強依賴。
其中，ByteCCL 為字節跳動自研的 BytePS 的升級版，針對 A100/V100 等各種機型拓撲做了分層規約優化，并支持了 allgather、alltoall 等更全面的通訊原語。
veGiantModel 性能表現硬件配置
為了展示 VeGiantModel 的性能，veGiantModel 團隊使用了自建機房的物理機，分別在 A100 和 V100 機型上做了測試，實驗配置分別如下：
V100 測試：每個機器 8 張 Tesla V100 32G 型號 GPU，網絡帶寬 100GA100 測試：每個機器 8 張 Ampere A100 40G 型號 GPU，網絡帶寬 800G模型和對照組選擇
veGiantModel 選擇了 GPT-13B 模型進行評估，seq length 是 256, global batch size 是 1536。GPT 為目前市面上最為流行的 transformer based 語言模型。性能對照組選擇了開源社區最流行的 Megatron 和 DeepSpeed。
測試結果V100/TCP ：100Gb/s TCP 網絡帶寬，4 機，每機 8 張 Tesla V100 32G GPUV100/RDMA：100Gb/s RDMA 網絡帶寬，4 機，每機 8 張 Tesla V100 32G GPUA100/TCP：800Gb/s TCP 網絡帶寬，4 機，每機 8 張 Tesla A100 40G GPUA100/RDMA：800Gb/s RDMA 網絡帶寬，4 機，每機 8 張 Tesla A100 40G GPU模型：GPT-13BMegatron：v2.4，tensor-model-parallel-size 設置為 4, pipeline-model-parallel-size 設置為 4DeepSpeed：v0.4.2，使用 DeepSpeedExamples 開源社區中默認的 zero3 的配置運行環境統計值：Throughtput (samples/s)
從上述數據可以看出：
veGiantModel 性能更優：無論是在高帶寬還是低帶寬的場下，veGiantModel 在 V100 和 A100 上均勝出 Megatron 和 DeepSpeed，最高可達 6.9 倍提升。veGiantModel 對網絡帶寬要求低：veGiantModel 在帶寬變化對吞吐的影響相對最小 (<10%)，而 DeepSpeed(ZeRO) 是對帶寬要求最高的，最高可達將近 5 倍的差距。原因解析
veGiantModel 為什么比 Megatron 和 DeepSpeed 更快？原因如下：
ByteCCL (BytePS) 高性能異步通訊庫。支持定制化的并行策略，可以將性能優化推到極致。在支持數據并行、算子切分、流水線并行 3 種分布式并行策略時，veGiantModel 會綜合考慮到跨機的帶寬，自動調整 toplogy 的 placement。傳送門
veGiantModel 現已在 GitHub 上開源，地址如下：
https://github.com/volcengine/veGiantModel
GitHub 上詳細介紹了如何使用 veGiantModel 以及如何使用 veGiantModel 快速跑起一個 GPT 的預訓練。火山引擎機器學習平臺原生支持了 veGiantModel，目前平臺正在公測中，歡迎大家試用：https://www.volcengine.com/product/ml-platform
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-119-2229-0.html性能最高提升 6.9 倍，字節跳動開源大模型訓練框架 veGiantModel
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