Auto Parallel：自动化分布式并行训练-华为苏腾.pdf

华为在人工智能领域继续领先，Auto Parallel技术是一项创新的分布式并行训练方案，它能够自动化处理模型并行和数据并行的难题，提高了大规模神经网络模型的训练效率。该技术在华为全联接大会上首次亮相，旨在解决在处理大型数据集和复杂模型时遇到的挑战。 随着神经网络模型和NLP（自然语言处理）的发展，数据集和模型的规模持续增长，模型大小可以从几MB增长到数百MB甚至TB级别。GPT-2、Transformer-XL和BERT等模型，其数据集和参数量不断扩大，对于硬件资源的需求也随之增加。单卡内存的限制使得数据并行在处理这些大型模型时遇到瓶颈，因此混合并行成为了必然趋势。 手工实施模型并行化存在两大挑战：一是切分难，即如何将模型正确切分成不同部分，以便在多GPU或多个节点上执行；二是编程难，手动进行模型并行化需要对网络结构有深入的理解，以及编写复杂的代码，这不仅耗时而且容易出错。 为了解决这些问题，华为推出的AutoParallel技术提供了一个完整的自动化方案。该方案的核心包括： 1. 自动并行切分：通过对网络模型的算子进行自动切分，让系统能够根据计算和数据的维度将任务分配到不同的处理器上。 2. 并行策略+代价模型：通过预测不同并行策略的代价，自动选择最优的并行策略。这涉及到分布式系统的网络拓扑和处理器间的通信成本。 3. 集群拓扑感知调度：了解集群的拓扑结构，对任务进行有效的调度，从而减少通信延迟并提升效率。 4. 最优切分策略的自动搜索：在保证计算均衡和内存上限的情况下，自动搜索最优的并行策略。 华为的AutoParallel技术提供了混合并行的策略，这意味着可以在不同的节点间进行数据并行（即切分样本），同时在节点内部进行模型并行（即切分参数）。在AutoParallel框架下，开发者只需要简单一行代码就能实现分布式混合并行。 例如，在网络模型DenseMatMul中，算子自动切分可以通过设置parallel_strategy参数来实现。这样，MatMul算子可以按照指定的方式进行切分，例如按行切分数据并行，按列切分模型并行。这一过程的自动执行，减少了模型部署的复杂度，并显著提升了模型训练的速度。 整体来说，AutoParallel技术通过以下几点显著改善了分布式训练的效率和体验： - 算子自动切分，使得分布式训练不再需要复杂的编程和模型改造。 - 整图自动切分，允许更大规模的模型能够在多个设备上自动进行负载均衡。 - 集群拓扑感知调度，提高了整体训练速度，降低了延迟。 - 最优切分策略自动搜索，利用代价模型选择最优的切分方案。 华为的这一创新技术，无疑为处理大规模人工智能模型的训练提供了强有力的支持，进一步提高了企业在AI领域的竞争力。