Что такое Megatron-LM и его подход tensor parallel?

Megatron-LM — это масштабируемая архитектура для обучения больших языковых моделей на множестве GPU. Основная идея — эффективно распараллелить вычисления, чтобы ускорить обучение и использовать ресурсы кластеров.

Tensor parallelism (тензорное параллелизм) — подход, при котором отдельные тензоры (например, веса слоёв нейросети) разбиваются по нескольким GPU. Вместо копирования всей модели на каждый GPU, части тензоров распределяются между устройствами, и вычисления выполняются параллельно.

Это позволяет:

• Обучать модели, которые не помещаются в память одного GPU.
• Уменьшить время обучения за счёт параллельной работы.

В Megatron-LM tensor parallelism сочетается с другими видами параллелизма (например, pipeline parallelism) для максимальной эффективности.