Что такое sequence parallelism?

Sequence parallelism — это метод параллельной обработки последовательных данных, часто применяемый в обучении моделей с последовательной природой, например, в NLP или временных рядах. В отличие от классического data parallelism, где разные батчи обрабатываются на разных устройствах, sequence parallelism разбивает одну длинную последовательность на части и распределяет их по нескольким GPU или узлам.

Это позволяет эффективно использовать ресурсы при обучении очень длинных последовательностей, снижая требования к памяти на каждом устройстве и ускоряя вычисления. При этом важно правильно синхронизировать границы последовательностей, чтобы сохранить целостность данных и корректность градиентов.

Пример: если у вас есть длинный текст длиной 10 000 токенов, его можно разбить на 4 части по 2500 токенов и обработать параллельно на 4 GPU, а затем объединить результаты для обновления модели.