DDC-Technologie: Bahnbrechende Lösung von AIGC Network

Bis zum Jahr 2023 wird die Technologie von AIGC (Artificial Intelligence Generated Content), Paradebeispiel ist hier ChatGPT, florieren und die Branche in mehreren Bereichen verändern, z. B. bei der Texterstellung, der Codeentwicklung und dem Schreiben von Poesie. In diesem Artikel befassen wir uns mit der bahnbrechenden DDC-Technologie für Netzwerke, einer bahnbrechenden Lösung, die von AIGC Network eingeführt wurde. Diese innovative Technologie verspricht, die Netzwerklandschaft zu revolutionieren und die Effizienz und Konnektivität in noch nie dagewesener Weise zu verbessern.

Drei Methoden der GPU-Lastverteilung

Die außergewöhnliche Leistungsfähigkeit der oben erwähnten großen AIGC-Modelle ist nicht nur auf die riesigen Datenmengen zurückzuführen, sondern auch auf die kontinuierliche Weiterentwicklung der Algorithmen. Beim Training dieser großen Modelle werden oft mehrere GPUs benötigt, um die Arbeitslast zu verteilen. Drei Methoden werden eingesetzt, um eine effiziente Lastverteilung zu erreichen: Datenparallelität, Tensor-Parallelität und Pipeline-Parallelität.

Datenparallelität

Bei der Datenparallelität werden die Eingabedaten des Modells in mehrere Mini-Batches aufgeteilt und diese Mini-Batches parallel auf verschiedenen GPUs verarbeitet. Jeder Grafikprozessor verfügt über eine vollständige Kopie des Modells und verarbeitet unabhängig seine eigenen Mini-Batches. Durch Kommunikation und Synchronisierung zwischen den GPUs werden die Modellparameter aktualisiert und integriert. Die Datenparallelität eignet sich für Modelle mit großen Trainingsdatensätzen, beschleunigt den Trainingsprozess und verbessert die Konvergenzgeschwindigkeit des Modells.

Tensor-Parallelität

Tensor-Parallelität wird in der Regel eingesetzt, wenn das Modell zu groß ist, um in den Speicher eines einzelnen Prozessors zu passen. Bei dieser Methode werden verschiedene Teile des Modells verschiedenen GPUs zugewiesen, wobei jede GPU für die Verarbeitung eines Teils der Eingabedaten und die Ausführung der entsprechenden Berechnungen zuständig ist. Durch häufige Kommunikation und Synchronisation zwischen den GPUs werden die Ergebnisse gesammelt und integriert, was zu einem hohen Kommunikationsaufwand führen kann. Für die Tensor-Parallelität sind Hochgeschwindigkeitsverbindungen zwischen den Prozessoren erforderlich, um die Austauschverzögerungen zu minimieren.

Pipeline-Parallelität

Bei der Pipeline-Parallelität wird der Berechnungsablauf des Modells in mehrere Stufen aufgeteilt und die Ausführung dieser Stufen auf verschiedene GPUs in einer Pipeline parallelisiert. Jede GPU übernimmt einen bestimmten Teil der gesamten Modellberechnung und leitet die verarbeiteten Ergebnisse an die nächste GPU für weitere Berechnungen weiter. Dies verkürzt die Gesamttrainingszeit und ist besonders vorteilhaft für Modelle mit komplexen Berechnungsabläufen und mehreren aufeinanderfolgenden Stufen, erfordert jedoch eine sorgfältige Verwaltung der Pipeline, um zu große Verzögerungen zu vermeiden, bei denen einige Prozessoren ihre Arbeit unterbrechen, während sie auf abhängige Berechnungsergebnisse warten. Manchmal werden diese drei parallelen Taktiken gekoppelt, um den Trainingsprozess zu verbessern.

Drei klassische Lösungen zur Unterstützung des Betriebs von AIGC

Es gibt drei gängige Lösungen zur Unterstützung des Betriebs von AIGC: InfiniBand, RDMA und Frame-Switches.

InfiniBand

InfiniBand ist eine Hochgeschwindigkeits-Interconnect-Technologie, die im High-Performance-Computing und in Rechenzentren eingesetzt wird. Zu den Vorteilen gehören eine hohe Bandbreite, geringe Latenzen und keine Überlastung. InfiniBand-Netzwerke können jedoch teuer sein und kosten ein Vielfaches der üblichen Ethernet-Netzwerke.