使用张量并行在多个GPU上训练大型模型

张量并行是一种模型并行技术，通过在特定维度上分割张量，将计算分配到多个设备。

张量并行适用于参数量巨大的模型，能够有效减少通信开销。

本文介绍了在PyTorch中实现张量并行的设计和训练步骤。

文章分为五个部分：张量并行示例、设置张量并行、准备模型、训练模型、结合FSDP的张量并行。

张量并行源于Megatron-LM论文，适用于某些操作，如矩阵乘法。

张量并行可以通过列并行和行并行两种方式实现。

并非所有深度学习模型的操作都适合张量并行，某些操作需要以原始形式计算。

张量并行提供了对计算和通信模式的细粒度控制。

在PyTorch中，张量并行是分布式框架的一部分，需要初始化分布式环境并设置设备网格。

模型转换为张量并行不需要改变模型架构，但需要识别每个模块的全名。

创建并应用并行化计划（tp_plan）以实现张量并行。

训练模型时，数据加载器、优化器、学习率调度器和损失函数的设置与常规训练相同。

可以通过更新张量并行计划，使模型输出分片张量并计算损失。

训练脚本的最后部分涉及保存和加载模型检查点。