• Alpa（续）
• 工具
• 数据流并行
• 并行 & 框架 & 优化参考资源

Alpa（续）

为了评估不同Sharding策略的好坏，我们需要对Sharding策略建立cost model。

这里的cost主要包括：

• Communication cost
• Computation cost
• Memory cost
• Resharding cost

其中，Memory cost为该ILP问题的约束条件，其他几个为决策变量的影响因子。

Resharding cost是不同sharding之间切换产生的开销：

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MLIR中有mesh dialect用于描述Sharding Spec：

module @sharding_test {
  mesh.mesh @mesh_2d(shape = 4x8)

  func.func @matmul_on_operand_shard_batch_and_k(%arg0: tensor<32x1000x4096xf32>, %arg1: tensor<32x4096x8192xf32>) -> tensor<32x1000x8192xf32> {
    %sharding_annotated = mesh.shard %arg0 to <@mesh_2d, [[0], [], [1]]> annotate_for_users : tensor<32x1000x4096xf32>
    %sharding_annotated_0 = mesh.shard %arg1 to <@mesh_2d, [[0], [1]]> annotate_for_users : tensor<32x4096x8192xf32>
    %0 = tosa.matmul %sharding_annotated, %sharding_annotated_0 : (tensor<32x1000x4096xf32>, tensor<32x4096x8192xf32>) -> tensor<32x1000x8192xf32>
    %sharding_annotated_1 = mesh.shard %0 to <@mesh_2d, [[0]], partial = sum[1]> : tensor<32x1000x8192xf32>
    return %sharding_annotated_1 : tensor<32x1000x8192xf32>
  }
}

---

如何用数学语言表示一个二维的one-hot：

\[\begin{aligned} \forall (v,u) \in E, \ & \forall i \in [0, k_v), & \sum_{j \in [0, k_u)}\mathbf{e}_{vu} [i,j] \leq \mathbf{s}_v[i] \\ & \forall j \in [0, k_u), & \sum_{i \in [0, k_v)}\mathbf{e}_{vu} [i,j] \leq \mathbf{s}_u[j] \\ \end{aligned}\]

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参考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/487588274

用ILP和DP自动探索DL分布式策略——Alpa

https://zhuanlan.zhihu.com/p/571836701

Alpa论文解读

工具

FairScale是由Facebook Research开发的PyTorch扩展库。FSDP就是首发于这个库。

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/412118353

Kokkos:一个异构并行计算通用平台

数据流并行

数据流并行是Pipeline并行的高阶版本。广义的数据流希望通过图编译找到全局最优策略，本质上是一种把编译器当万金油的惰性做法，深度学习框架在系统调度这种比较粗放的尺度，围绕数据流做了这么多年的自动并行化，最后业界主流实际上的并行策略还是预设的这些Pipeline、Tensor并行的组合，而不是编译器搜出来的自动化的并行策略。

并行 & 框架 & 优化参考资源

https://mp.weixin.qq.com/s/_1Yr_BbFhlNEW7UtYvAaoA

分布式深度学习，93页ppt概述最新DDL技术发展

https://mp.weixin.qq.com/s/jC5v9BKQvlxa2_6cikXV9w

分布式算法与优化，118页pdf

https://zhuanlan.zhihu.com/p/58806183

深度学习的分布和并行处理系统

https://zhuanlan.zhihu.com/p/56991108

一文说清楚Tensorflow分布式训练必备知识

https://mp.weixin.qq.com/s/r951Iasr4dke6MPHsUO0TA

开源DAWN，Stanford的又一力作

https://mp.weixin.qq.com/s/2jrMDeMcb47zpPfFLEcnIA

深度学习平台技术演进

https://mp.weixin.qq.com/s/L4CMKS53pNyvhhqvQhja0g

5种商业AI产品的技术架构设计

https://mp.weixin.qq.com/s/LjdHBEyQhJq3ptMj8XVT-w

TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践

https://mp.weixin.qq.com/s/rEHhf32L09KXGJ9bbB2LEA

TensorFlow在美团外卖推荐场景的GPU训练优化实践

https://zhuanlan.zhihu.com/p/522759214

手把手推导分布式矩阵乘的最优并行策略

https://mp.weixin.qq.com/s/_o7fzCOeuZE6qFc5gHb26g

美团视觉GPU推理服务部署架构优化实践

https://mp.weixin.qq.com/s/UxN9ZRmKLN30s7uPqMpHPQ

Jeff Dean等提出动态控制流编程模型，大规模机器学习性能提升21%

https://mp.weixin.qq.com/s/fx0Pfu0MOPjSkzi5mL6U_A

清华&斯坦福提出深度梯度压缩DGC，大幅降低分布式训练网络带宽需求

https://mp.weixin.qq.com/s/wIdTDHEPffWqHA3_XWBLyw

没错，纯SQL查询语句可以实现神经网络。

SQL跑神经网络固然没有太大意义，然而分布式数据库已经有数十年的历史，对于设计分布式深度学习框架亦有重大的启发意义。

https://mp.weixin.qq.com/s/F10UaaoxGPOE4pc59LBCRw

数据并行化对神经网络训练有何影响？谷歌大脑进行了实证研究

https://mp.weixin.qq.com/s/UF7DDenUQJ3bL83IHxOkIw

分布式优化算法及其在多智能体系统与机器学习中的应用

https://mp.weixin.qq.com/s/6h9MeBs89hTtWsYSZ4pZ5g

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没人告诉你的大规模部署AI高效流程！

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为了提升DL模型性能，阿里工程师打造了流式编程框架

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分布式训练怎么还减速了呢？

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浮点峰值那些事儿

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大幅提升训练性能，字节跳动与清华提出新型分布式DNN训练架构

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Local Parallesim：一种新并行训练方法

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推荐系统Serving架构分析

https://mp.weixin.qq.com/s/DdsJ-ZB_cX9UhbQNK6dCag

分布式深度学习训练网络综述

https://mp.weixin.qq.com/s/qpwBGlTtTLEAhYAUpPyXTQ

CMU：分布式机器学习原理与策略 AAAI2021教程，附221页ppt

https://mp.weixin.qq.com/s/nK-9ck5S6noIETOb8b2dJw

vivo AI计算平台弹性分布式训练的探索和实践

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蘑菇街自研服务框架如何提升在线推理效率？

https://mp.weixin.qq.com/s/GheEA0Ag0vbhZeyzqpTl0A

分布式优化：在大数据时代应运而生

https://mp.weixin.qq.com/s/3uu50NWFJqA_MTb8wSxIKA

如何优雅地训练大型模型？

https://mp.weixin.qq.com/s/RMDEvy-3-L-Rag1OrZLYhg

深度学习模型的训练时内存次线性优化

https://mp.weixin.qq.com/s/8PUIJykzoNe-fYht5ozrcQ

新一代CTR预测服务的GPU优化实践

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650771181&idx=1&sn=30b2a5abc7261b4f2ea122e8e96fdabf

世界第一超算跑深度学习模型，2.76万块V100 GPU将分布式训练扩展到极致

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650771231&idx=2&sn=6907d6d7a98eab353a076ed48352aadc

15分钟完成Kinetics视频识别训练，除了超级计算机你还需要TSM

https://www.zhihu.com/question/404721763

如何评价Google的GShard论文？

https://mp.weixin.qq.com/s/eTwSo3GnxSnK-BwwZeWmKA

Jeff Dean等提出自动化分层模型，优化CPU、GPU等异构环境，性能提升超60%

https://mp.weixin.qq.com/s/q0VENBNgolpeWmDapF5q_g

在有池化层、1步幅的CNN上减少冗余计算，一种广泛适用的架构转换方法

https://mp.weixin.qq.com/s/YusIuUtvTwoskNRV_OV7iw

100万帧数据仅1秒！AI大牛颜水成团队强化学习新作，代码已开源

https://www.zhihu.com/answer/2259890109

资源受限的人工智能

https://mp.weixin.qq.com/s/ai_XI8ddP5I2m3ChCqnQsA

高效大规模机器学习训练，198页PDF带你概览领域前沿进展

https://mp.weixin.qq.com/s/RAjusu-Jyqb8K19N8KZ_3w

一份552页《大规模数据系统：Large-scale Data Systems》硬核课程PPT