大模型的并行计算：多头切片技术；降低显存占用的机制

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目录

Transformer模型的每一层Layer是什么

大模型的并行计算：多头切片技术

降低显存占用的机制

Transformer模型的每一层Layer是什么

1. Transformer模型的每一层（Layer）主要指的是模型中的基本构建块，这些构建块串联起来构成了整个Transformer模型。每一层通常包含自注意力（Self-Attention）机制和一个前馈神经网络（Feedforward Neural Network，简称FNN或MLP，即多层感知机）。这里提到的“层”并不是指切分多头（Multi-Head Attention中的头）或者切分MLP，而是指整个自注意力机制和前馈神经网络作为一个整体被视为一个层。
2. 切分多头与切分MLP：
   • 切分多头：在Transformer模型的自注意力机制中，多头注意力（Multi-Head Attention）会将输入分成多个头（Head），每个头独立进行自注意力的计算。这种切分是在自注意力机制的内部进行的，与将Transformer模型分成不同的层是不同的概念。
   • 切分MLP：MLP（多层感知机）是Transformer模型中前馈神经网络的部分，它通常包含多个全连接层和一个激活函数。在文中提到的显存管理和调度策略中，并没有直接提到对MLP进行切分，而是对整个Layer（包括自注意力和MLP）的参数进行管理和调度。

大模型的并行计算：多头切片技术

1. 高效的All-Reduce组通信技术：一种基于通信树的高效All-Reduce组通信技术，旨在优化主机内外差异带宽环境下的数据通信，减少推理过程中的通信瓶颈，从而提高并行计算的效率。
2. 细粒度的显存管理与调度技术：为了实现大模型在低资源集群中的推理，文中设计了细粒度的显存管理与调度技术。该技术通过动态调度模型参数，包括及时回收未使用的参数空间以减少显存占用，并预加载即将使用的参数以消除轮次间的等待时间，从而无缝加速推理过程。
3. 多头切片技术：在分布式推理中，模型参数被切分为不同的部分，每个GPU仅维护对应的部分。对于特定的推理计算，GPU会处理Layer中特定的参数切片，这其中包括多头注意力（Multi-Head Attention）的参数切片。通过这种方式，多头切片技术使得大模型能够在多个GPU上并行计算，提高推理效率。

关于多头切片的具体应用，在Transformer模型中，多头注意力机制是核心组件之一。在分布式推理场景下，模型会将每个Layer中的多头注意力参数切分为多个部分，并将这些部分分配给不同的GPU进行处理。每个GPU处理一部分参数，从而实现了多头注意力的并行计算。这种切片方式不仅提高了计算效率，还有效地降低了显存占用，使得大模型能够在资源受限的集群中进行推理。

降低显存占用的机制

1. 将Transformer模型的每个Layer视为独立状态：
   • 在该策略中，Transformer模型的每一层（Layer）都被视为一个独立的状态。这意味着在处理过程中，每一层的状态和参数都是相对独立的，可以被单独管理和优化。
2. 参数分散到不同GPU上：
   • 为了降低单个GPU的显存占用，该策略将模型参数分散到多个GPU上。每个GPU只负责处理和维护其分配到的参数片段，从而实现了显存资源的有效利用和负载均衡。
3. 最小化显存占用机制：
   • 通过上述的参数分散策略，结合最小化显存占用机制，可以确保每个计算单元（即每个GPU）仅保留当前必需的参数片段。这意味着在计算过程中，不需要将所有参数都加载到显存中，而是根据当前计算需求动态加载和卸载参数。
   • 这种方法显著降低了总体显存需求，使得在资源受限的环境中也能高效推理更大规模的模型。

综上所述，通过将Transformer模型的每个Layer视为独立状态，并将参数分散到不同GPU上，结合最小化显存占用机制，可以大幅降低总体显存需求，从而实现更高效的大模型分布式推理。