SkipPipe: Partial and Reordered Pipelining Framework for Training LLMs in Heterogeneous Networks

📄 arXiv: 2502.19913v1 📥 PDF

作者: Nikolay Blagoev, Lydia Yiyu Chen, Oğuzhan Ersoy

分类: cs.LG, cs.DC

发布日期: 2025-02-27

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

SkipPipe：异构网络下LLM训练的部分重排序流水线框架

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

关键词: 流水线并行 分布式训练 大型语言模型 异构计算 模型训练优化

📋 核心要点

  1. 现有分布式LLM训练方法在异构环境下通信效率低，成本高昂，需要更高效的训练策略。
  2. SkipPipe通过阶段跳过和重排序，优化微批次的路径调度，减少节点空闲时间，提升训练效率。
  3. 实验表明，SkipPipe在LLaMa模型上显著降低了训练迭代时间，并提高了模型对层省略的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出SkipPipe，一种用于在异构网络中训练大型语言模型（LLM）的部分流水线框架。该框架受到LLM对层跳过和层重排序的鲁棒性的启发，探索了流水线训练中的阶段（若干连续层）跳过，并挑战了传统的顺序流水线执行方式。论文推导了跳过和交换流水线阶段的收敛性和吞吐量约束（指导原则）。SkipPipe的核心是一个路径调度算法，该算法优化了单个微批次的路径，并减少了分布式节点上的空闲时间（由于微批次冲突），同时符合给定的阶段跳过率。在500M到8B参数的LLaMa模型上，使用多达20个节点对SkipPipe进行了广泛的评估。结果表明，与完整流水线相比，SkipPipe将训练迭代时间减少了高达55%。我们的部分流水线训练还提高了对推理期间层省略的抵抗力，仅运行一半模型时，困惑度仅下降7%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）分布式训练方法，特别是基于数据并行和流水线并行的方法，在异构网络环境下存在通信效率瓶颈，导致训练成本高昂。传统的流水线并行通常采用顺序执行方式，未能充分利用LLM对层跳过和重排序的容错性，存在进一步优化的空间。

核心思路：SkipPipe的核心思路是允许在流水线训练中跳过和重排序某些阶段（连续的层），从而减少通信开销和节点空闲时间。通过精心设计的路径调度算法，优化每个微批次的执行路径，使得在满足收敛性约束的前提下，尽可能地提高整体吞吐量。这种非顺序的流水线执行方式能够更好地适应异构环境，并充分利用LLM的特性。

技术框架：SkipPipe框架主要包含以下几个关键模块：1) 阶段划分模块：将模型划分为多个阶段，每个阶段包含若干连续的层。2) 路径调度模块：根据给定的阶段跳过率，为每个微批次生成一个优化的执行路径，决定哪些阶段需要跳过，以及阶段的执行顺序。3) 流水线执行引擎：负责按照路径调度模块生成的路径，在分布式节点上执行流水线训练。4) 收敛性约束模块：确保跳过和重排序操作不会影响模型的收敛性，通过理论推导和实验验证，提供收敛性指导。

关键创新：SkipPipe最重要的创新点在于提出了部分流水线训练的概念，打破了传统流水线并行的顺序执行模式。通过允许阶段跳过和重排序，SkipPipe能够更灵活地适应异构环境，并减少通信开销和节点空闲时间。此外，论文还推导了跳过和重排序操作的收敛性约束，为SkipPipe的有效性提供了理论保障。

关键设计：SkipPipe的关键设计包括：1) 路径调度算法：该算法的目标是最小化节点空闲时间，同时满足给定的阶段跳过率和收敛性约束。具体的算法细节未知，但可以推测其可能采用了启发式搜索或优化算法。2) 阶段跳过率：该参数控制了允许跳过的阶段数量，需要根据具体的模型和数据集进行调整。3) 收敛性约束：论文推导了跳过和重排序操作的收敛性约束，这些约束可能涉及到学习率的调整或其他优化策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SkipPipe在LLaMa模型（500M-8B参数）上，使用多达20个节点进行训练时，与完整流水线相比，训练迭代时间减少了高达55%。此外，SkipPipe训练的模型在推理时对层省略具有更强的鲁棒性，仅运行一半模型时，困惑度仅下降7%。这些结果表明SkipPipe在提高训练效率和模型鲁棒性方面具有显著优势。

🎯 应用场景

SkipPipe适用于在异构计算集群上训练大型语言模型，尤其是在资源受限或通信带宽较低的环境下。该框架可以降低训练成本，缩短训练时间，并提高模型的鲁棒性。未来，SkipPipe可以应用于更广泛的深度学习模型训练，并与其他优化技术相结合，进一步提升训练效率。

📄 摘要（原文）

Data and pipeline parallelism are ubiquitous for training of Large Language Models (LLM) on distributed nodes. Driven by the need for cost-effective training, recent work explores efficient communication arrangement for end to end training. Motivated by LLM's resistance to layer skipping and layer reordering, in this paper, we explore stage (several consecutive layers) skipping in pipeline training, and challenge the conventional practice of sequential pipeline execution. We derive convergence and throughput constraints (guidelines) for pipelining with skipping and swapping pipeline stages. Based on these constraints, we propose SkipPipe, the first partial pipeline framework to reduce the end-to-end training time for LLMs while preserving the convergence. The core of SkipPipe is a path scheduling algorithm that optimizes the paths for individual microbatches and reduces idle time (due to microbatch collisions) on the distributed nodes, complying with the given stage skipping ratio. We extensively evaluate SkipPipe on LLaMa models from 500M to 8B parameters on up to 20 nodes. Our results show that SkipPipe reduces training iteration time by up to $55\%$ compared to full pipeline. Our partial pipeline training also improves resistance to layer omission during inference, experiencing a drop in perplexity of only $7\%$ when running only half the model. Our code is available at https://github.com/gensyn-ai/skippipe.