深入解析Megatron分布式训练框架

Megatron是NVIDIA开发的分布式训练项目，专为解决大语言模型的预训练问题设计，基于Pytorch框架运行。Megatron的主要应用是支持BERT模型和GPT模型的训练，包括GPT2与GPT3，在多达3072块GPU上实现每秒502petaFLOP（千万亿次）的计算性能。项目核心功能包含数据并行和模型并行（包括张量模型并行和管道模型并行），大幅提升了模型训练效率。

数据并行：在数据并行中，数据被切分为等量块，分布到不同GPU上独立训练，最终在特定GPU上同步各部分结果。适合小模型，且每块GPU运行一个完整模型。

模型并行：模型并行适用于更大模型，将模型的不同部分放到不同GPU上。模型并行包括张量模型并行和管道模型并行。张量模型并行是将单层模型切分，分配到不同GPU；管道模型并行则将不同层分配到不同GPU，如GPT的32层可分到4块GPU上，每块负责8层计算。单机多GPU上通常采用张量并行，多机多GPU采用管道并行和数据并行，前提是需要高带宽环境。