Mi az a szekvencia párhuzamosság?

A szekvenciális párhuzamosítás egy olyan módszer a szekvenciális adatok párhuzamos feldolgozására, amelyet gyakran alkalmaznak szekvenciális természetű modellek tanításában, például NLP-ben vagy idősorozatokban. A klasszikus adatpárhuzamosságtól eltérően, ahol különböző csomagokat külön eszközökön dolgoznak fel, a szekvenciális párhuzamosítás egy hosszú szekvenciát részekre bont és több GPU-ra vagy csomópontba osztja.

Ez lehetővé teszi az erőforrások hatékony kihasználását nagyon hosszú szekvenciák tanítása során, csökkentve az egyes eszközök memóriaigényét és gyorsítva a számításokat. Fontos, hogy helyesen szinkronizáljuk a szekvenciák határait, hogy megőrizzük az adatok integritását és a gradiens helyességét.

Példa: ha van egy 10 000 token hosszú szöveged, feloszthatod 4 részre, mindegyik 2500 token, és párhuzamosan feldolgozhatod őket 4 GPU-n, majd összevonhatod az eredményeket a modell frissítéséhez.