Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили veScale-FSDP — систему распределенного обучения, обеспечивающую значительное повышение скорости и снижение потребления памяти при работе с моделями огромных размеров.
veScale-FSDP сочетает гибкое разбиение данных с оптимизацией коммуникаций для эффективного обучения больших языковых моделей.
Современные системы распределенного обучения, такие как Fully Sharded Data Parallel (FSDP), сталкиваются с ограничениями при работе со сложными методами обучения и неэлементными оптимизаторами, необходимыми для передовых моделей. В работе ‘veScale-FSDP: Flexible and High-Performance FSDP at Scale’ представлена новая система veScale-FSDP, сочетающая гибкий формат шардинга RaggedShard и алгоритм структуро-зависимого планирования, что обеспечивает как гибкость, так и производительность при масштабировании. Благодаря этому достигается повышение пропускной способности на 5-66% и снижение использования памяти на 16-30% по сравнению с существующими системами FSDP, при эффективном масштабировании до десятков тысяч графических процессоров. Каковы перспективы дальнейшей оптимизации veScale-FSDP для поддержки еще более сложных моделей и алгоритмов обучения?
Масштабирование больших языковых моделей: вызов и возможности
Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющие результаты в различных задачах, однако их дальнейшее развитие сталкивается со значительными ограничениями, обусловленными экспоненциальным ростом вычислительных затрат и требований к объему памяти. Этот феномен напрямую связан с так называемым законом масштабирования O(n^2), который предполагает, что для поддержания производительности при увеличении размера модели необходимо пропорционально увеличивать вычислительные ресурсы и память. В результате, обучение и развертывание самых современных моделей становится все более дорогостоящим и сложным, что создает серьезные препятствия для широкого внедрения и дальнейших исследований в области искусственного интеллекта. Увеличение количества параметров, хоть и способствует повышению точности, требует все более мощного оборудования и оптимизированных алгоритмов для эффективной обработки данных.
Традиционные методы распараллеливания, такие как параллелизм данных и тензорный параллелизм, несмотря на свою эффективность в ускорении обучения больших языковых моделей, зачастую сталкиваются с серьезными ограничениями. Основная проблема заключается в возникновении узких мест при обмене данными между вычислительными узлами, особенно при работе с моделями огромного размера. Этот процесс коммуникации становится все более затратным по времени и ресурсам, снижая общую производительность системы. Кроме того, существующие подходы часто накладывают жесткие ограничения на архитектуру модели, не позволяя исследователям свободно экспериментировать с новыми и более эффективными конструкциями. В результате, стремление к увеличению масштаба моделей сталкивается с препятствиями, связанными с необходимостью оптимизации коммуникации и повышения гибкости архитектурных решений.
Структурно-ориентированное обучение и DTensor: новый подход
Структурно-ориентированное обучение использует внутреннюю структуру тензоров для оптимизации вычислений и коммуникаций, в отличие от наивного разделения данных. Традиционные методы, такие как простое разделение тензоров по измерениям, игнорируют потенциальные зависимости и структуры, что приводит к неэффективному использованию ресурсов. Структурно-ориентированный подход анализирует структуру тензора — например, разреженность, повторяющиеся паттерны или блочную структуру — и использует эту информацию для оптимизации стратегий разделения и размещения данных. Это позволяет минимизировать объемы передаваемых данных, снизить требования к памяти и ускорить процесс обучения за счет более эффективного использования параллельных вычислений. Оптимизация производится на уровне графа вычислений, учитывая зависимости между операциями и структуру данных.
DTensor представляет собой базовый примитив для представления распределенных тензоров, обеспечивающий гибкие стратегии шардирования. В отличие от традиционных подходов, DTensor позволяет явно определять, как тензор разделяется на фрагменты (шарды) и как эти фрагменты распределяются между устройствами. Это достигается за счет использования абстракции Layout, определяющей размерность и способ распределения каждого шарда. Различные Layout позволяют оптимизировать коммуникацию и вычисления для конкретных моделей и аппаратных конфигураций, обеспечивая более эффективное использование ресурсов и сокращение времени обучения. Поддерживаются как простые стратегии шардирования, такие как разделение по осям, так и более сложные, позволяющие назначать различные фрагменты тензора разным устройствам для достижения максимальной производительности.
Формат RaggedShard представляет собой новый подход к шардированию тензоров, обеспечивающий произвольный уровень гранулярности. В отличие от традиционных методов, которые часто ограничиваются равномерным разделением данных, RaggedShard позволяет разделять тензоры по произвольным измерениям и с различной степенью детализации для каждого измерения. Это дает возможность оптимизировать распределение данных в соответствии со спецификой модели и аппаратной конфигурации, что приводит к повышению эффективности вычислений и снижению затрат на коммуникацию между устройствами. Например, можно разделить тензор по батчу, по признакам или по слоям модели, комбинируя различные стратегии для достижения оптимальной производительности.
Оптимизированная коммуникация с RaggedShard: доказательства эффективности
RaggedShard использует Distributed Buffer (DBuffer) для эффективного управления фрагментами глобального буфера, что позволяет минимизировать перемещение данных между устройствами. DBuffer представляет собой распределенную структуру данных, которая позволяет каждому устройству владеть лишь частью общего буфера. Вместо копирования всего буфера на каждое устройство, DBuffer обеспечивает доступ к необходимым фрагментам данных непосредственно в распределенной памяти. Это значительно снижает накладные расходы на коммуникацию, особенно при работе с тензорами, имеющими неравномерные размеры по последней оси, поскольку позволяет избежать ненужного копирования данных и обеспечивает более эффективное использование пропускной способности сети. DBuffer оптимизирован для работы с тензорами JaggedTensor и является ключевым компонентом для достижения высокой производительности RaggedShard.
Алгоритм планирования в RaggedShard выполняет переупорядочивание тензоров перед обменом данными между устройствами. Данный процесс оптимизирует последовательность операций коммуникации, минимизируя объем передаваемых данных и снижая накладные расходы. В частности, алгоритм стремится к объединению смежных фрагментов данных в более крупные блоки для повышения эффективности коллективных операций, таких как ReduceScatter и AllGather, и сокращению количества необходимых коммуникаций, что приводит к общему ускорению вычислений и снижению задержек.
Эффективная реализация коллективных коммуникационных операций, таких как ReduceScatter и AllGather, является ключевым фактором для достижения высокой производительности в RaggedShard. Данные операции, ускоренные библиотекой NCCL (NVIDIA Collective Communications Library), позволяют распределять вычисления и агрегировать результаты между устройствами с минимальными накладными расходами. ReduceScatter используется для распределения данных по устройствам и вычисления локальных сумм, в то время как AllGather собирает результаты с каждого устройства, обеспечивая полную картину данных на каждом узле. Оптимизация этих операций критически важна, поскольку RaggedShard активно использует параллелизм для обработки разреженных тензоров, а скорость обмена данными напрямую влияет на общую скорость вычислений.
JaggedTensor обеспечивает поддержку тензоров на одном устройстве с «рваным» (jagged) последним измерением, что является ключевым для функционирования RaggedShard. В отличие от традиционных тензоров, где все элементы последнего измерения имеют одинаковую длину, JaggedTensor позволяет каждому элементу вдоль этого измерения иметь переменную длину. Эта особенность позволяет RaggedShard эффективно представлять и обрабатывать данные, где размер последней размерности различается для каждого примера, избегая ненужного заполнения (padding) и оптимизируя использование памяти и вычислительных ресурсов. Использование JaggedTensor позволяет RaggedShard обрабатывать данные переменной длины без значительных накладных расходов, что особенно важно для задач, таких как обработка естественного языка и анализ временных рядов.
Продвинутые стратегии оптимизации для масштабируемости: взгляд в будущее
Оптимизаторы матриц, такие как Shampoo Optimizer и Muon Optimizer, представляют собой передовой подход к обучению больших языковых моделей, демонстрируя значительное ускорение сходимости и повышение производительности. В отличие от традиционных оптимизаторов, которые обрабатывают все параметры модели одинаково, эти инструменты учитывают внутреннюю структуру весов, что позволяет более эффективно адаптировать скорость обучения для каждого параметра. Особенно эффективны они при использовании со стратегиями обучения, учитывающими структуру модели, поскольку позволяют более точно настраивать процесс оптимизации, избегая ненужных вычислений и фокусируясь на наиболее важных параметрах. Это приводит к снижению времени обучения и улучшению обобщающей способности модели, что особенно важно для масштабных задач обработки естественного языка. Исследования показывают, что применение этих оптимизаторов может значительно уменьшить потребность в вычислительных ресурсах, делая обучение больших моделей более доступным и эффективным.
Методы блочной квантизации, демонстрируемые, например, моделью DeepSeek-V3, позволяют существенно сократить объем занимаемой памяти и вычислительные затраты. Суть подхода заключается в группировке весов модели в блоки и представлении каждого блока с использованием меньшего количества бит, чем исходно. Это снижает требования к пропускной способности памяти и ускоряет операции умножения матриц, критичные для обучения и инференса больших языковых моделей. В DeepSeek-V3 применялась 4-битная квантизация, что позволило добиться значительного сжатия модели без существенной потери точности. Такие методы открывают возможности для развертывания сложных моделей на устройствах с ограниченными ресурсами и ускорения процесса обучения на больших объемах данных.
Современные методы оптимизации, такие как оптимизаторы Shampoo и Muon, а также техники блочной квантизации, не ограничиваются применением в классических архитектурах нейронных сетей. Они создают основу для реализации передовых стратегий параллелизма, в частности, параллелизма экспертов (Expert Parallelism, EP). EP позволяет распределять нагрузку между множеством «экспертов» — небольших моделей, специализирующихся на определённых подзадачах — что значительно ускоряет обучение и позволяет масштабировать модели до беспрецедентных размеров. Вместо обучения одной огромной модели, EP обучает ансамбль экспертов, и каждый образец данных обрабатывается только наиболее подходящими экспертами, что приводит к существенному снижению вычислительных затрат и повышению эффективности использования памяти. Такой подход открывает возможности для создания и обучения моделей, которые ранее были невозможны из-за ограничений аппаратных ресурсов.
Будущее масштабируемого глубокого обучения: горизонты возможностей
Обучение, учитывающее структуру модели, в сочетании с такими методами, как Deepspeed ZeRO, открывает перспективные пути к созданию еще более крупных и мощных языковых моделей. Данный подход позволяет эффективно распределять вычислительную нагрузку и память между тысячами графических процессоров, существенно снижая требования к ресурсам для обучения. ZeRO, в частности, оптимизирует использование памяти за счет разделения состояний оптимизатора, градиентов и параметров модели, что позволяет обучать модели, которые ранее были недоступны из-за ограничений по памяти. Структурная осведомленность, в свою очередь, позволяет более эффективно использовать параллелизм и оптимизировать коммуникацию между устройствами, тем самым ускоряя процесс обучения и повышая его масштабируемость. Сочетание этих технологий формирует основу для будущего глубокого обучения, позволяя создавать модели, способные решать все более сложные задачи и демонстрировать новые уровни производительности.
Разработанная система veScale-FSDP демонстрирует исключительную адаптивность, позволяя эффективно применять методы масштабирования к широкому спектру архитектур глубокого обучения и различным аппаратным конфигурациям. В отличие от традиционных подходов, которые часто требуют значительной переработки кода для каждого нового случая, RaggedShard обеспечивает гибкую платформу, способную оптимизировать распределение данных и вычислений независимо от конкретной структуры модели или типа используемых графических процессоров. Это достигается за счет динамического разделения тензоров и интеллектуального планирования коммуникаций, что позволяет максимально эффективно использовать доступные ресурсы и снизить накладные расходы, связанные с параллельными вычислениями. Благодаря этой универсальности, RaggedShard представляет собой перспективное решение для исследователей и разработчиков, стремящихся к созданию и обучению масштабных моделей глубокого обучения в разнообразных вычислительных средах.
Дальнейшие исследования в области оптимизированных коммуникационных примитивов и передовых алгоритмов оптимизации представляются ключевым фактором для ускорения прогресса в масштабируемом глубоком обучении. Повышение эффективности обмена данными между вычислительными узлами, а также разработка более совершенных методов градиентного спуска и адаптации скорости обучения позволяют существенно сократить время, необходимое для обучения крупных моделей. Ученые активно работают над новыми подходами, такими как разреженная коммуникация и асинхронные алгоритмы, которые способны значительно уменьшить объем передаваемых данных и повысить параллелизм вычислений. Эти инновации не только ускоряют процесс обучения, но и позволяют обучать модели, которые ранее были недостижимы из-за ограничений по памяти и вычислительным ресурсам, открывая новые горизонты для развития искусственного интеллекта.
Разработанная система veScale-FSDP демонстрирует значительный прогресс в области масштабируемого глубокого обучения. В ходе тестирования, она позволила добиться повышения производительности на 5-66% и снижения потребления памяти на 16-30% по сравнению с существующими FSDP-системами. Особенно важно, что эта система эффективно масштабируется до десятков тысяч графических процессоров, открывая возможности для обучения моделей, ранее недостижимых из-за ограничений аппаратных ресурсов. Данный результат подчеркивает потенциал оптимизированных подходов к распределенному обучению для создания еще более мощных и эффективных языковых моделей.
Исследование veScale-FSDP демонстрирует стремление к взлому системы распределенного обучения, подобно тому, как инженер разбирает сложный механизм, чтобы понять его устройство. Авторы не просто оптимизируют существующие методы, а предлагают гибкое шардирование, позволяющее добиться значительного ускорения и экономии памяти при обучении больших языковых моделей. В этом подходе явно прослеживается философия, которую выразил Дональд Дэвис: «Всякая достаточно развитая технология неотличима от магии». veScale-FSDP, стремясь к максимальной эффективности, демонстрирует, что кажущаяся магия высокопроизводительных вычислений — это результат глубокого понимания и реверс-инжиниринга системных ограничений.
Куда Далее?
Представленная система veScale-FSDP, безусловно, демонстрирует способность взломать привычные ограничения в области распределенного обучения. Однако, как и любое решение, оно лишь отодвигает горизонт неизбежных вопросов. Оптимизация коммуникаций и снижение потребления памяти — это лишь отдельные грани проблемы. Следующим шагом представляется не просто увеличение масштаба, а переосмысление самой парадигмы обучения. Что, если «разброс» данных — это не недостаток, а возможность? Возможность создания систем, которые обучаются на неполных, противоречивых данных, подобно тому, как функционирует реальный мир.
Особое внимание следует уделить адаптивности. Статичное шардирование, каким бы эффективным оно ни было, в конечном итоге столкнется с неоднородностью вычислительных ресурсов и сетевой инфраструктуры. Система, способная динамически переконфигурировать стратегию шардирования в процессе обучения, представляется более устойчивой и гибкой. Это потребует разработки новых алгоритмов, способных «чувствовать» состояние системы и адаптироваться к изменяющимся условиям.
В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы просто ускорить обучение существующих моделей, а в том, чтобы создать принципиально новые архитектуры, способные эффективно использовать распределенные вычисления для решения задач, которые сегодня кажутся невозможными. Иначе говоря, необходимо переписать правила игры, а не просто оптимизировать текущие.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22437.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику
- Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2026-02-27 07:09