dualpipe是deepseek开源的第四个项目,旨在提升前向传播和反向传播过程中的计算与通信效率。今天我们来简单探讨一下dualpipe的功能和原理。
【1】DualPipe的作用是什么?
DualPipe是一种双向管道并行算法,通过提高前向传播和反向传播过程中的计算和通信效率,减少了单向流水线的等待时间(pipeline bubbles)。
【2】前向传播和反向传播的作用是什么?
当你输入“How are you?”时,AI可能会回答:“I’m fine. Thank you. And you?”这是为什么呢?
AI的回答是基于预先训练好的模型(大量参数),以实现最佳用户体验的最大概率。简单来说,这是一个预测过程。
那么,这些模型参数是如何得来的呢?
前向传播:根据输入和模型参数(左图中的每条绿线代表一个权重),生成预测结果,并通过损失函数评估模型的表现。
反向传播:根据损失函数,确定每个参数对误差的“责任”,指导参数调整(右图中的每条红线代表调整权重),从而优化模型。
通过反复进行前向传播和反向传播,不断优化,最终训练出最佳模型(最小化损失函数)。
这就像工厂的流水线:
前向传送带:加工零件,生产商品;
反向传送带:质检返修,优化商品;
反复进行,直到生产出成品。
可以说,前向传播和反向传播是预测模型的基础。
【3】DualPipe与前向传播和反向传播的关系是什么?
在进行多轮参数优化时,通常需要:
1. 前向传播
2. 反向传播
1. 前向传播
2. 反向传播
...
单向流水线交替进行,导致计算与通信无法充分利用,GPU会出现pipeline bubbles。
而DualPipe:
1. 前向传播和反向传播同时进行;
2. 计算与通信同时进行(例如:在进行前向传播计算时,加载反向传播所需的数据);
从调度图上可以看出,大部分pipeline bubbles都被填满了。工厂流水线上的单向传送带,升级成了双向循环传送带。
此外,DualPipe的作者中包括了梁文峰。
【4】结语
关于DualPipe,我的思考是:
首先,软件优化和硬件升级同样重要;
其次,为什么很多大公司在AI领域难以取得突破?
1. 自己懂,必须亲自上阵;
2. 自己不懂,就让懂的人来做;
3. 如果既不懂又占着资源,能搞得出来吗?
补充阅读材料:
《DualPipe》
https://www.php.cn/link/a34b94370b856a83f1af1fc45af2de5b
可供参考。
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