Rethinking Memory and Communication Cost for Efficient Large Language Model Training

📄 arXiv: 2310.06003v2 📥 PDF

作者: Chan Wu, Hanxiao Zhang, Lin Ju, Jinjing Huang, Youshao Xiao, Zhaoxin Huan, Siyuan Li, Fanzhuang Meng, Lei Liang, Xiaolu Zhang, Jun Zhou

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-10-09 (更新: 2023-10-30)

💡 一句话要点

提出PaRO策略以平衡大语言模型训练中的内存与通信成本

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 分布式训练 内存优化 通信效率 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型训练方法在内存消耗与通信成本之间的权衡不足，影响了训练效率。
  2. 本文提出的部分冗余优化器（PaRO）通过细粒度分片策略减少通信频率与数量，优化内存使用。
  3. 实验结果显示，PaRO在训练吞吐量上提升1.19倍至2.50倍，并实现了近线性可扩展性。

📝 摘要（中文）

近年来，针对大语言模型训练的各种分布式策略相继被提出。然而，这些方法在内存消耗与通信成本之间的权衡上提供的解决方案有限。本文重新思考了内存消耗和通信成本对大语言模型训练速度的影响，并提出了一种名为部分冗余优化器（PaRO）的内存-通信平衡策略。PaRO通过细粒度分片策略减少了组间通信的频率和数量，同时保持了较小的内存冗余，从而提高了训练效率。此外，我们还提出了一种分层重叠环（HO-Ring）通信拓扑，以增强大语言模型训练中节点或交换机之间的通信效率。实验结果表明，与现有最先进方法相比，PaRO显著提高了训练吞吐量，提升幅度为1.19倍至2.50倍，并实现了近线性可扩展性。HO-Ring算法相比传统环算法提高了36.5%的通信效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型训练中内存消耗与通信成本之间的权衡问题。现有方法在这方面的解决方案有限，导致训练效率低下。

核心思路：论文提出的部分冗余优化器（PaRO）通过细粒度分片策略，减少了组间通信的频率和数量，同时保持了较小的内存冗余，从而提高训练效率。

技术框架：整体架构包括数据分片、通信优化和训练过程三个主要模块。数据分片通过细粒度策略实现，通信优化则采用分层重叠环（HO-Ring）拓扑来提升节点间的通信效率。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了PaRO策略和HO-Ring通信拓扑，二者结合有效地解决了内存与通信的平衡问题，与现有方法相比，显著提升了训练效率。

关键设计：在设计中，PaRO通过调整通信频率和内存冗余来优化训练过程，HO-Ring拓扑则通过重叠的方式提高了通信效率，具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，PaRO策略在训练吞吐量上提升了1.19倍至2.50倍，相较于最先进的方法表现出显著优势。同时，HO-Ring算法在通信效率上提高了36.5%，有效优化了大语言模型的训练过程。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大规模自然语言处理任务、分布式机器学习和云计算环境中的模型训练。通过优化内存与通信成本，能够显著提升训练效率，降低资源消耗，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recently, various distributed strategies for large language model training have been proposed. However, these methods provided limited solutions for the trade-off between memory consumption and communication cost. In this paper, we rethink the impact of memory consumption and communication costs on the training speed of large language models, and propose a memory-communication balanced strategy set Partial Redundancy Optimizer (PaRO). PaRO provides comprehensive options which reduces the amount and frequency of inter-group communication with minor memory redundancy by fine-grained sharding strategy, thereby improving the training efficiency in various training scenarios. Additionally, we propose a Hierarchical Overlapping Ring (HO-Ring) communication topology to enhance communication efficiency between nodes or across switches in large language model training. Our experiments demonstrate that PaRO significantly improves training throughput by 1.19x-2.50x compared to the SOTA method and achieves a near-linear scalability. The HO-Ring algorithm improves communication efficiency by 36.5% compared to the traditional Ring algorithm.