Distributed training data parallelism vs model parallelism
Data parallelisme
Data parallelisme is de meest gebruikte vorm van distributed training. Hierbij wordt het model gekopieerd naar meerdere GPU's en wordt elke GPU getraind op een ander deel van de data. Na elke stap worden de gradiënten verzameld en gemiddeld, waarna alle modellen worden bijgewerkt. Dit versnelt de training omdat meerdere batches parallel kunnen worden verwerkt. Data parallelisme werkt goed zolang het model in het geheugen van één GPU past. Voor grote modellen is model parallelisme nodig. Data parallelisme wordt ondersteund door frameworks zoals PyTorch DistributedDataParallel en Horovod. Het is eenvoudig te implementeren maar vereist efficiënte communicatie tussen GPU's. De effectiviteit hangt af van de verhouding tussen rekenkracht en communicatiekosten.
Model parallelisme
Model parallelisme verdeelt het model zelf over meerdere GPU's. Dit is nodig wanneer het model te groot is voor één GPU. Er zijn verschillende vormen: pipeline parallelisme verdeelt de lagen over GPU's, tensor parallelisme splitst individuele matrixoperaties. Model parallelisme is complexer dan data parallelisme omdat het communicatie tussen GPU's vereist tijdens de forward- en backward-pass. Het vereist zorgvuldige planning en kan leiden tot idle time als GPU's op elkaar moeten wachten. Desondanks is het essentieel voor het trainen van zeer grote modellen zoals GPT-4. In de praktijk worden data- en modelparallelisme gecombineerd. Het begrijpen van distributed training is cruciaal voor het trainen van grote AI-modellen.