Accelerate documentation
Intel Gaudi
入门指南
教程
操作指南
Accelerate
训练
梯度累积本地 SGD低精度(FP8)训练DeepSpeed使用 DeepSpeed 搭配多个模型DDP 通信钩子完全分片数据并行Megatron-LMAmazon SageMakerApple M1 GPUIntel CPUIntel Gaudi编译
推理
概念与基础
Accelerate 的内部机制将大型模型加载到内存中比较不同分布式配置下的性能执行和延迟任务梯度同步FSDP 与 DeepSpeedFSDP1 与 FSDP2上下文并行序列并行低精度训练方法在 TPU 上进行训练
参考
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regular pip install, checkout the latest stable version (v1.15.0).
Intel Gaudi
用户可利用 Intel Gaudi AI 加速器实现更快且更具成本效益的模型训练与推理。 Intel Gaudi AI 加速器家族目前包含三代产品:Intel Gaudi 1、Intel Gaudi 2 和 Intel Gaudi 3。每台服务器配备 8 个被称为 Habana 处理单元(HPU)的设备,其中 Gaudi 3 提供 128GB 内存,Gaudi 2 提供 96GB,第一代 Gaudi 提供 32GB。有关底层硬件架构的更多详细信息,请参阅 Gaudi 架构概览。
开箱即用的工作原理
如果检测到 Intel Gaudi 设备,则默认启用此功能。
若要禁用它,请在 accelerate launch 命令中传入 --cpu 标志,或在回答 accelerate config 问卷时选择相应的选项。
您可以直接运行以下脚本,在 Intel Gaudi 上进行测试:
accelerate launch /examples/cv_example.py --data_dir images
局限性
以下功能不属于 Accelerate 库,需要 Optimum for Intel Gaudi:
fast_ddp通过对梯度执行 all-reduce 来实现 DDP,而不是使用 Torch DDP 封装器。minimize_memory用于 fp8 训练,并允许在前向和反向传播之间将 fp8 权重保留在内存中,从而以额外的 fp8 类型转换为代价,降低内存占用。context_parallel_size用于 Context/Sequence Parallelism (CP/SP),它沿序列维度对网络输入和激活值进行分区,以降低内存占用并提高吞吐量。