1.软件sp和cc是源码什么意思
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3.[转]Megatron-LM源码系列(八): Context Parallel并行
软件sp和cc是什么意思
软件SP是一种软件产品的简写,是源码英文单词“service pack”的缩写。它是源码一组微软公司推出的升级补丁,用于提供操作系统的源码安全性和稳定性。通常情况下,源码软件SP会把多种更新、源码毫秒源码修补、源码补丁和安全修复程序打包成一个升级文件,源码用户可以通过安装该文件来更新其计算机上的源码操作系统。
软件CC是源码一些软件程序经过编译后生成的可执行文件的后缀名。在编译时,源码源代码会被转化为计算机可识别的源码二进制代码,并将其转换为可执行文件。源码这些可执行文件最终会使用软件CC的源码后缀名来命名。常见的源码软件CC有C++、Java、Python等,arcar源码这些编译器通过转换源代码为机器码,使得程序具有了运行的能力。
软件SP和CC在计算机软件领域中具有非常广泛的应用。软件SP通过打包多种更新和修复程序,可以快速成批更新操作系统,提高了计算机的安全性和稳定性,减少了计算机遭受黑客攻击和崩溃的几率。而软件CC则是openpose源码编译器生成的可执行文件后缀名,是许多编程语言的标志。程序员们在编写代码时,需要使用到相关软件CC将源代码编译成可执行文件,便于程序的调试和运行。
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DisplayMetrics metrics)
{
switch (unit) {
case COMPLEX_UNIT_PX:
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case COMPLEX_UNIT_DIP:
return value * metrics.density;
case COMPLEX_UNIT_SP:
return value * metrics.scaledDensity;
case COMPLEX_UNIT_PT:
return value * metrics.xdpi * (1.0f/);
case COMPLEX_UNIT_IN:
return value * metrics.xdpi;
case COMPLEX_UNIT_MM:
return value * metrics.xdpi * (1.0f/.4f);
}
return 0;
}
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[转]Megatron-LM源码系列(八): Context Parallel并行
原文链接: Megatron-LM源码系列(八): Context Parallel并行
Context Parallel并行(CP)与sequence并行(SP)相比,核心差异在于SP只针对Layernorm和Dropout输出的activation在sequence维度进行切分,而CP则进一步扩展,对所有input输入和所有输出activation在sequence维度上进行切分,hbasemerge源码形成更高效的并行处理策略。除了Attention模块外,其他如Layernorm、Dropout等模块在CP并行中无需任何修改,因为它们在处理过程中没有涉及多token间的交互。
Attention模块之所以特殊,是因为在计算过程中,每个token的maxlength源码查询(query)需要与同一sequence中其他token的键(key)和值(value)进行交互计算,存在内在依赖性。因此,在进行CP并行时,计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量,反向计算时则通过reduce_scatter分发gradient梯度。
为了降低显存使用,前向计算阶段每个GPU仅保存部分KV块,反向阶段则通过allgather通信获取全部KV数据。这些通信操作在特定的rank位置(相同TP组内)进行,底层通过send和recv等操作实现allgather和reduce_scatter。
以TP2-CP2的transformer网络为例,CP并行的通信操作在Attention之前执行,其他则为TP通信。AG表示allgather,RS表示reduce_scatter,AG/RS表示前向allgather反向reduce_scatter,RS/AG表示前向reduce_scatter反向allgather。
TP2对应为[GPU0, GPU1], [GPU2, GPU3],CP2指的就是TP组相同位置的rank号,即[GPU0, GPU2], [GPU1, GPU3]。CP并行类似于Ring Attention,但提供了OSS与FlashAttention版本,并去除了冗余的low-triangle causal masking计算。
LLM常因序列长度过长而导致显存耗尽(OOM)。传统解决方法包括重计算或扩大TP(tensor parallel)大小,但各自存在计算代价增加或线性fc计算时间减少与通信难以掩盖的问题。CP则能更高效地解决这一问题,每个GPU处理一部分序列,同时减少CP倍的通信和计算量,同时保持TP不变,使得activation量也减少CP倍。性能优化结果展示于图表中,用户可通过指定--context-parallel-size在Megatron中实现CP。
具体源码实现以Megatron-Core 0.5.0版本为例进行说明。
参考资料:[链接]