智能计算系统：从深度学习到大模型 第2版课件 9、第九章-大模型计算系统.pptx

智能计算系统

第九章大模型计算系统;本章内容定位;提纲;本章概述;提纲;6;大模型的获得和使用;大模型算法分类;大模型算法发展历程;大模型算法计算需求;大模型与智能计算芯片发展;提纲;大模型范例vs风格迁移范例;BLOOM-176B模型结构;BLOOM-176B运行平台;混合并行技术—数据并行、张量并行（算子内模型并行）、流水线并行

训练拓展到数百块GPU的同时保持高GPU利用率，加快训练速度

BLOOM-176B模型包含70个解码器块，第1个阶段分配了1个嵌入层与5个解码器块，第12阶段分配了5个解码器块与1个嵌入层，其余阶段均分配6个解码器块;张量并行

MLP：矩阵按照行和列切分

Self-Attention：按照Head切分和按照行切分;BLOOM-176B模型的训练过程;19;BLOOM-176B模型的推理过程;21;计算分析;计算分析;存储分析;通信分析;提纲;为什么采用大模型系统软件;训练场景中计算相关优化;训练场景中计算相关优化;训练场景中存储相关优化——ZeRO系列存储优化;训练场景中存储相关优化——ZeRO系列存储优化;训练场景中存储相关优化——重计算优化;训练场景中存储相关优化——注意力机制融合优化;训练场景中存储相关优化——注意力机制融合优化;训练场景中通信相关优化;推理场景中计算相关优化——批处理优化;推理场景中计算相关优化——键值缓存优化;推理场景中存储相关优化——键值缓存分页优化;推理场景中存储相关优化——量化优化;提纲;大模型计算节点——计算节点的拓扑结构;大模型计算节点——计算节点的拓扑结构;大模型计算节点——智能处理器的互联;大模型计算集群——计算集群的系统结构;大模型计算集群——计算集群的网络拓扑;大模型计算集群——计算集群的网络传输;提纲;谢谢大家！