Что такое 3D parallelism (data + tensor + pipeline)?

3D parallelism — это подход к распределённому обучению нейросетей, который объединяет три уровня параллелизма для эффективного использования ресурсов и ускорения тренировки:

1. Data parallelism — разделение данных между несколькими устройствами (например, GPU), где каждая копия модели обучается на своей части данных, а затем результаты синхронизируются.

2. Tensor parallelism — разделение вычислений внутри слоёв модели (например, матричных умножений) между несколькими устройствами, что позволяет обрабатывать большие модели, которые не помещаются на один GPU.

3. Pipeline parallelism — разбивка модели на последовательные этапы (слои или группы слоёв), которые выполняются на разных устройствах последовательно, позволяя параллельно обрабатывать разные батчи данных на разных этапах.

Комбинируя эти три вида параллелизма, можно масштабировать обучение очень больших моделей на сотни и тысячи GPU, эффективно используя их вычислительные и память ресурсы, снижая время тренировки и увеличивая пропускную способность.