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Transformer架构中的张量并行实现
资料介绍
一、并行训练背景与张量并行的定位
随着Transformer模型参数规模从百万级快速增长到千亿甚至万亿级，单GPU设备已经无法容纳完整的模型参数与中间激活值，因此需要将模型拆分到多个设备上进行分布式训练。当前主流的分布式并行策略包括数据并行、流水线并行和张量并行三类，不同策略的分工与适用场景存在明显差异：数据并行将数据拆分到多个设备，每个设备持有完整模型副本，适合模型参数可放入单GPU、仅需要扩大批量大小的场景；流水线并行将模型按层拆分到不同设备，每个设备持有模型的一个分段，通过流水线方式重叠计算与通信开销；张量并行则是将单个神经网络层的权重张量拆分到多个设备，每个设备仅负责该层参数的一部分计算，最终通过跨设备通信得到完整输出，适合超大模型单一层参数就超出单设备显存的场景。
张量并行是Transformer超大模型训练中最核心的底层并行策略之一，它和数据并行、流水线并行可以任意组合，构成混合并行方案，目前主流的大语言模型训练框架如Megatron-LM、DeepSpeed都原生支持优化的张量并行实现。相较于其他并行方式，张量并行的通信频率更高但通信延迟更低，因为张量并行的通信发生在每一层的前向和反向传播过程中，而通信数据量相对较小， latency对整体训练速度的影响更大，因此张量并行实现的核心目标就是最小化通信开销与计算重叠。
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