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生成：2025-05-13 19:25

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Stanford CS336 Language Modeling from Scratch ｜ Spring 2025 ｜ 08 Parallelism 2
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2025-05-13 19:25:19

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CS336讲座回顾：Parallelism 2 - 多GPU与多节点训练策略

本讲座（Stanford CS336 - Parallelism 2）探讨了利用多GPU和多节点并行来加速模型训练，核心在于克服数据传输瓶颈以最大化GPU利用率。讲座首先回顾了单GPU内的并行技术，并重点转向跨GPU和节点的并行。内容介绍了数据传输的层级结构，从GPU内部的L1缓存、高带宽内存（HBM），到同一节点内GPU间的NVLink，再到跨节点的NVSwitch，指出数据传输速度远慢于计算速度，是主要的性能瓶颈。

概览/核心摘要 (Executive Summary)

本讲座（Stanford CS336 - Parallelism 2）深入探讨了在多GPU及多节点环境下加速模型训练的并行计算策略，核心目标是优化计算结构以规避数据传输瓶颈，从而最大化硬件利用率。讲座首先回顾了计算与通信的层级结构，从GPU内的L1缓存、HBM，到节点内GPU间的NVLink，再到跨节点的NVSwitch，强调了数据传输速度远慢于计算速度，是性能瓶颈所在。接着，详细介绍了集体操作（Collective Operations）如broadcast, scatter, gather, reduce, all-gather, reduce-scatter, all-reduce等，并阐述了它们在Nvidia的NCCL库及PyTorch Distributed中的实现和使用。讲座通过代码示例演示了这些操作，并进行了初步的基准测试，分析了带宽计算方法。核心部分转向分布式训练的三种主要并行策略：数据并行（Data Parallelism, DDP），通过在各GPU上复制模型、切分数据批次，并在反向传播后使用all-reduce同步梯度；张量并行（Tensor Parallelism），将模型参数（如MLP的权重矩阵）沿隐层维度切分到不同GPU，并在层间通过all-gather通信激活值；流水线并行（Pipeline Parallelism），将模型的不同层分配给不同GPU，数据以微批次（micro-batches）形式在GPU间顺序流转。讲座强调了这些策略的简化实现，并指出现实应用中需考虑通信与计算重叠、更复杂的簿记等问题。最后提及JAX等更高层抽象框架，并总结并行化是应对模型规模持续增长的持久需求。

讲座背景与核心挑战

讲者指出，本讲座是系统讲座的第二部分，重点关注跨多GPU和多节点的并行化，旨在最大化硬件利用率以加速模型训练。上周讨论了单GPU内的并行，本周则扩展到多GPU环境。

  • 核心挑战：数据传输是主要瓶颈。计算发生在GPU的流式多处理器（SMs）上，输入输出数据可能存储在L1缓存、HBM（高带宽内存），甚至其他GPU上。
    > "The name of the game is how do you structure all your computation to avoid data transfer bottlenecks?"
  • 目标：保持算术强度高，使GPU饱和运行。
  • 回顾上周：单GPU内通过融合（fusion）和分块（tiling）等技术，将数据加载到L1缓存或共享内存进行本地计算，减少对HBM的读写。
  • 本周焦点：跨GPU和节点的通信，涉及模型和参数的复制与分片，以及优化器状态的管理。

计算与通信的层级结构

讲者概述了从快小到慢大的存储与通信层级，强调了最小化数据传输的核心概念在不同层级具有相似性，但具体机制不同。

  • 层级（由快小到慢大）：
    1. 单节点，单GPU内：
      • L1缓存：极快但极小。
      • HBM（高带宽内存）：较L1大，速度稍慢。
    2. 同节点，GPU之间：
      • NVLink：Nvidia GPU间的高速互联。
    3. 跨节点，GPU之间：
      • NVSwitch：连接多个NVLink，实现更大规模的GPU互联。
  • 传统硬件 vs. 现代科学计算硬件：
    • 传统：GPU通过PCIe总线与CPU通信，节点间通过以太网通信。数据在GPU间传输需经过CPU内核、缓冲区拷贝，开销大。
    • 现代：
      • NVLink直接连接GPU，绕过CPU和主机内核。
      • NVSwitch直接连接跨节点GPU，绕过以太网。

        "NVSwitch just and NVLink kind of skip all of that and just optimize directly for the type of workloads that we're interested in."

  • 硬件数据：
    • H100 GPU：每个GPU有18个第四代NVLink，总带宽900 GB/s。
    • 相比之下，高带宽内存（HBM）的读取速度（例如从SM到HBM）仍然快得多，大约是NVLink带宽的4倍左右。
    • 讲者提及这些数字会随新硬件（如Blackwell）发布而改变，预计带宽会增加2-3倍。
  • 查看GPU连接：可通过类似nvidia-smi topo -m的命令查看GPU间的连接拓扑。

集体操作 (Collective Operations)

集体操作是分布式编程中用于管理多节点/多设备通信的基础原语，比手动管理点对点通信更优。

  • 术语：
    • World Size: 设备数量（例如4个GPU）。
    • Rank: 设备的索引（例如rank 0, 1, 2, 3）。
  • 主要集体操作：
    • Broadcast: 将单个rank上的数据复制到所有ranks。
    • Scatter: 将单个rank上的数据（如一个列表）的不同部分分发到不同的ranks。
    • Gather: Scatter的逆操作，将不同rank上的数据收集到单个rank上。
    • Reduce: 与Gather类似，但收集数据时执行一个操作（如求和）。
    • All-Gather: 与Gather类似，但所有ranks都接收到收集后的完整数据。
    • Reduce-Scatter: 结合Reduce和Scatter，对数据进行reduce操作，并将结果的不同部分分发到不同ranks。
    • All-Reduce: 等价于Reduce操作后跟一个All-Gather操作（或Broadcast操作，原文提及reduce + all_gather）。
  • 记忆技巧：
    • Reduce：执行关联和交换运算（如sum, min/max, average）。
    • Scatter：Gather的逆操作。
    • All：目标是所有设备。

集体操作的软件实现

  • NCCL (Nvidia Collective Communications Library)：
    • Nvidia提供的库，将高级集体操作（如all-reduce）转换为GPU间发送和接收的底层数据包。
    • NCCL会探测硬件拓扑并优化GPU间的通信路径。
    • 调用集体操作时，NCCL会启动CUDA内核来发送和接收数据。
  • PyTorch Distributed (torch.distributed):
    • 为集体操作提供了简洁的Python接口。
    • 支持多种后端：
      • NCCL: 用于Nvidia GPU。
      • Gloo: 用于CPU，方便在无GPU环境下调试。
    • 高级功能：如FSDP（Fully Sharded Data Parallel），但本课程为从零构建，不直接使用。
  • PyTorch代码示例：
    • 初始化: dist.init_process_group()，指定后端（如'nccl'或'gloo'），各进程需连接到同一主机进行协调。
    • Barrier: dist.barrier()，同步点，等待组内所有进程到达。
    • All-Reduce示例:
      1. 各rank创建不同张量（例如，tensor = [0,1,2,3] + rank）。
      2. 调用dist.all_reduce(tensor, op=dist.ReduceOp.SUM)。
      3. 结果：所有rank上的tensor都被更新为所有原始张量的总和。
    • Reduce-Scatter示例:
      1. 输入张量维度为world_size * num_elements。
      2. 输出张量为标量（或num_elements）。
      3. 调用dist.reduce_scatter(output_tensor, input_list, op=dist.ReduceOp.SUM)（注意：PyTorch API中reduce_scatter_tensor更常见，此处根据描述推断，讲座中可能简化或使用了特定形式的input_list）。
      4. 结果：输入张量的各部分在对应rank上进行reduce，第i个分量的reduce结果存储在rank i的输出张量中。
    • All-Gather示例:
      1. 输入为各rank上的部分数据（如reduce-scatter的输出）。
      2. 输出列表用于存放所有rank收集到的数据。
      3. 调用dist.all_gather(output_list, input_tensor)。
      4. 结果：output_list中包含了所有rank的input_tensor。
    • 验证: reduce_scatter + all_gather 等价于 all_reduce。
    • 清理: dist.destroy_process_group()。

基准测试集体操作 (Single Node)

讲者演示了如何在单节点（4个GPU）上对all_reduce和reduce_scatter进行基准测试。

  • 通用测试流程：
    1. 创建张量。
    2. 预热 (Warm-up)：运行一次操作以加载CUDA内核等。
    3. 同步 (dist.barrier() 和 torch.cuda.synchronize())。
    4. 记录开始时间。
    5. 执行待测集体操作。
    6. 同步 (torch.cuda.synchronize())。
    7. 记录结束时间。
    8. 计算耗时和带宽。
  • All-Reduce 带宽计算：
    • num_elements = 100_000_000, world_size = 4, element_size = 4 bytes (float32).
    • bytes_sent_received_per_rank = num_elements * element_size * 2
      • 乘以2的原因：数据需要发送到某处进行聚合（reduce），然后结果需要发送回所有ranks（broadcast/all-gather部分）。
    • 带宽计算基于实际墙钟耗时：bandwidth = bytes_sent_received_per_rank / measured_wall_clock_duration。
    • 讲者提及 world_size * measured_wall_clock_duration 作为一种衡量总计算资源消耗的方式，但这不直接用于计算单个操作的有效带宽。
    • 实测带宽：约 277 GB/s。这低于H100理论上的900 GB/s，讲者指出实际性能受多种因素影响（张量大小、设备数等）。
  • Reduce-Scatter 带宽计算：
    • 输入张量大小为 world_size * num_elements (在每个rank上，此张量将被视为待reduce和scatter的部分)。
    • bytes_sent_or_received_per_rank_effectively = num_elements * element_size (每个rank最终只负责一部分结果的发送或接收，不像all-reduce那样每个rank都得到完整聚合结果并发送完整数据)。
      • 此处没有乘以2，因为数据仅单向汇聚并分散到目标ranks。
    • 带宽计算基于实际墙钟耗时：bandwidth = bytes_sent_or_received_per_rank_effectively / measured_wall_clock_duration。
    • 实测带宽：约 70 GB/s。讲者推测all_reduce可能有更多优化（如Nvidia硬件的SHARP加速，可能在网络中进行部分计算），导致其带宽表现相对更好，但具体原因复杂。

分布式训练策略

讲者介绍了在深度MLP上实现三种基本并行策略的简化版本，认为MLP的计算瓶颈与Transformer类似（不考虑Attention）。

1. 数据并行 (Data Parallelism - DDP)

  • 概念：模型在所有rank上复制，数据沿批次维度切分。
    • 每个rank处理数据的一个分片（shard）。
  • 实现步骤 (MLP示例)：
    1. 数据准备：总批次大小 batch_size，每个rank的本地批次大小 local_batch_size = batch_size / world_size。各rank根据自身rank号取数据子集。
    2. 模型初始化：每个rank独立创建相同的MLP模型和优化器。
    3. 训练循环：
      • 前向传播：在本地数据分片上执行。
      • 计算损失：基于本地输出。
      • 反向传播：计算本地梯度。
      • 梯度同步:
        > "synchronizes the gradients across worker. So what you do is for each of the layers, you call it all_reduce where you're averaging. And the thing you're averaging is param.grad."
      • 参数更新：使用同步后的梯度更新优化器。
  • 关键点：
    • 各rank上的损失值不同（因为数据不同）。
    • 经过all_reduce后，所有rank上的梯度相同，因此参数更新也相同，模型参数保持一致。
    • all_reduce操作本身是一个同步点，确保各rank在同一步骤。

2. 张量并行 (Tensor Parallelism - TP)

  • 概念：数据在所有rank上复制（或相同），模型参数沿隐层维度切分。
    • 每个rank持有模型每一层的一部分参数。
  • 实现步骤 (MLP前向传播示例)：
    1. 参数切分：隐层维度 num_dim，每个rank的本地隐层维度 local_num_dim = num_dim / world_size。参数矩阵变为 num_dim x local_num_dim（或 local_num_dim x num_dim，取决于切分方式，此处示例为列切分）。
    2. 逐层计算与通信：
      • 本地计算：输入激活 X (batch_size x num_dim) 与本地参数分片 W_local (num_dim x local_num_dim) 相乘，得到部分激活 X_partial (batch_size x local_num_dim)。
      • 激活通信 (All-Gather)：
        1. 每个rank上的 X_partial 不同。
        2. 分配空间以收集所有rank的 X_partial。
        3. 执行 all_gather 操作，将所有rank的 X_partial 收集起来。
        4. 拼接收集到的部分激活，得到完整的层输出激活 X_full (batch_size x num_dim)。
      • 将 X_full 作为下一层的输入，重复此过程。
  • 关键点：
    • 需要在层与层之间大量通信激活值，因此对GPU间的互联带宽要求很高。
    • 讲座中的示例仅实现了前向传播，未实现反向传播。

3. 流水线并行 (Pipeline Parallelism - PP)

  • 概念：模型按层切分，不同（连续的）层分配给不同rank。数据（或微批次）在ranks间顺序流动。
  • 实现步骤 (MLP前向传播示例)：
    1. 层分配：例如4层网络，2个ranks，则每个rank负责2层。
    2. 参数初始化：每个rank只初始化自己负责的那些层的参数。
    3. 微批次 (Micro-batching)：将一个大批次数据切分成多个小微批次，以减少流水线气泡（pipeline bubbles）。
    4. 逐微批次处理与通信：
      • 对于每个微批次：
        • 当前rank（非首个rank）通过点对点通信（dist.recv）从前一个rank接收激活。
        • 在接收到的激活上执行分配给本rank的那些层的计算。
        • 将计算结果通过点对点通信（dist.send）发送给下一个rank（非末尾rank）。
  • 关键点：
    • 讲座展示的是非常朴素（naive）的实现。
    • 缺失的优化：
      • 通信与计算的重叠（例如，使用异步的isend和irecv）。
      • 复杂的前向和后向步骤调度以进一步优化流水线。
    • 最后一个rank拥有完整前向传播的结果。反向传播则需要将梯度反向传递。

实现的局限性与进一步的复杂性

讲者强调，讲座中展示的MLP实现是“bare bones”（最基本的）。

  • 实际模型：需要应用于Transformer等更复杂的模型。
  • 通信计算重叠：未在本讲座代码中仔细处理，但对性能至关重要。
  • 代码复杂性：实际的并行库（如Megatron-LM, PyTorch FSDP）包含大量簿记（bookkeeping）代码，以处理任意模型架构、参数定位等。

JAX：一种更高层次的抽象

讲者简要提及了JAX生态系统作为PyTorch之外的另一种选择。

  • JAX理念：用户定义模型和分片策略（sharding strategy），JAX编译器负责其余的底层并行化细节。
  • 示例：Lantana（基于JAX的工具包）可以用很少代码（如10行）实现FSDP或张量并行，通过声明式地指定沿哪些维度（模型维度、嵌入维度、序列维度等）切分以及如何映射到TPU设备。
  • 对比：本课程使用PyTorch是为了让学生理解底层机制，但在实际应用中，通常不建议从零开始实现所有这些并行逻辑。

总结与展望

  • 并行化多样性：通过切分数据（批次维度）、模型宽度（隐层维度）、模型深度（层维度）或上下文长度维度来实现。
  • 重计算 vs. 存储/传输：这是一个反复出现的主题。可以在本地重计算、从内存加载（有传输成本），或从其他GPU内存加载（传输成本更高）。重计算有时更优。
  • 硬件发展与并行需求：尽管硬件不断进步（L1, HBM容量增加），但模型规模的增长速度更快，使得并行化技术将长期保持其重要性。
    > "This hierarchical structure, ever since computer systems was a thing, has always been with us and it will always be there."

Q&A 环节要点

  • Q&A: 数据并行与Batch Norm：讲者表示不确定如何在数据并行中正确处理依赖数据的Batch Norm（LLM通常使用Layer Norm，不受此影响）。只要参数初始化随机数种子相同，Layer Norm表现一致。
  • Q&A: PyTorch的高级并行抽象：PyTorch有FSDP库，但对于更定制化的分片策略，JAX目前可能提供更声明式的接口。不同生态（JAX/TPU vs. DeepSpeed/GPU）有不同优化思路。
  • Q&A: 激活检查点 (Activation Checkpointing)：存在API允许指定哪些部分需要重计算，通常在大的矩阵乘法之后。
  • Q&A: 持续预训练 (Continued Training)：讲座讨论的技术完全适用于从已训练的检查点继续训练模型。
  • Q&A: 硬件限制与专用硬件：GPU尺寸和密度有物理极限（功耗、散热、带宽）。专用硬件（如Grok, Cerebras）通过更多片上内存等方式针对深度学习的数据流特性进行优化，减少了传统GPU为通用计算设计的冗余。
  • Q&A: 计算图存储与执行：计算图更多是概念上的。CPU代码驱动整个过程，当调用PyTorch函数在GPU上执行时，会启动GPU内核。集体操作的参数和调度由CPU发起，具体数据移动由NCCL等库在GPU上执行。
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