近日，阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI主導(dǎo)的論文《Whale: Efficient Giant Model Training over Heterogeneous GPUs》，高效大模型訓(xùn)練框架Whale入選USENIX ATC'22。Whale通過(guò)對(duì)不同并行化策略進(jìn)行統(tǒng)一抽象、封裝，在一套分布式訓(xùn)練框架中支持多種并行策略，并進(jìn)行顯存、計(jì)算、通信等全方位的優(yōu)化，來(lái)提供易用、高效的分布式訓(xùn)練框架。
USENIX Annul Technical Conference (USENIX ATC)，是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議 (CCF-A)，自1992年舉辦第一屆USENIX ATC會(huì)議以來(lái)，至今已成功舉辦30多屆，在學(xué)術(shù)和工業(yè)界都有巨大的影響力。USENIX ATC2022將于2022年7月11日召開(kāi)。此次入選意味著阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI自研的深度學(xué)習(xí)分布式模型訓(xùn)練系統(tǒng)達(dá)到了全球業(yè)界先進(jìn)水平，獲得了國(guó)際學(xué)者的認(rèn)可，展現(xiàn)了中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新在國(guó)際上的競(jìng)爭(zhēng)力。
Whale是阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)PAI平臺(tái)自研的高效、通用、硬件感知的大模型分布式訓(xùn)練框架，現(xiàn)已開(kāi)源，開(kāi)源后的名稱是EPL(Easy Parallel Library)。Whale通過(guò)統(tǒng)一的策略抽象來(lái)實(shí)現(xiàn)各種分布式策略的表達(dá)，并通過(guò)硬件感知和自動(dòng)計(jì)算圖改寫(xiě)及優(yōu)化完成高效的分布式模型實(shí)現(xiàn)。
隨著模型參數(shù)規(guī)模飛速增長(zhǎng)，模型效果也在逐步提高，但同時(shí)也為訓(xùn)練框架帶來(lái)更大的挑戰(zhàn)。當(dāng)前的業(yè)界分布式訓(xùn)練框架只支持少量的并行策略，缺乏一個(gè)統(tǒng)一的抽象來(lái)支持所有的并行策略及其混合策略。同時(shí)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的并行策略需要大量的模型代碼改造和對(duì)底層系統(tǒng)的理解，大大增加了用戶的使用難度。由于集群中異構(gòu)GPU計(jì)算能力和顯存的差異，靜態(tài)的并行化策略無(wú)法充分利用異構(gòu)資源實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練。
針對(duì)這些問(wèn)題，Whale抽象并定義了兩個(gè)分布式原語(yǔ)(replicate和split) 。用戶可以通過(guò)在模型上添加幾行原語(yǔ)標(biāo)記，即來(lái)表達(dá)和轉(zhuǎn)換各種并行化策略及其組合，極大降低了分布式框架的使用門(mén)檻。Whale runtime將用戶的標(biāo)記信息融合到計(jì)算圖中，自動(dòng)完成模型的并行化優(yōu)化。同時(shí)Whale提供了基于硬件感知的自動(dòng)化分布式并行策略，優(yōu)化在異構(gòu)GPU集群上分布式訓(xùn)練性能。Whale的設(shè)計(jì)很好地平衡了模型用戶的干預(yù)和系統(tǒng)優(yōu)化機(jī)會(huì)，讓每一個(gè)算法工程師都能輕松高效訓(xùn)練分布式大模型任務(wù)。借助Whale，阿里達(dá)摩院M6模型使用512張V100 GPU在10天內(nèi)即可完成10萬(wàn)億多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型。
Whale起源于阿里內(nèi)部業(yè)務(wù)，在阿里內(nèi)部已經(jīng)支持圖像、推薦、語(yǔ)音、視頻、自然語(yǔ)言、多模態(tài)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。并且能無(wú)感支持模型規(guī)模橫向擴(kuò)展，最大完成了10萬(wàn)億規(guī)模的M6模型訓(xùn)練。同時(shí)Whale已經(jīng)集成在阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI中，大家可以在阿里云PAI平臺(tái)上使用Whale。機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI是面向開(kāi)發(fā)者和企業(yè)的AI工程化平臺(tái)，提供了覆蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署的全流程服務(wù)。
Whale(EPL)開(kāi)源地址(https://github.com/alibaba/EasyParallelLibrary)，歡迎大家來(lái)試用和給出建議。
論文名稱：Whale: Efficient Giant Model Training over Heterogeneous GPUs
論文作者：賈賢艷，江樂(lè)，王昂，肖文聰，石子驥，張杰，李昕元，陳浪石，李永，鄭禎，劉小勇，林偉
開(kāi)源鏈接：https://github.com/alibaba/easyparallellibrary
論文鏈接：https://www.usenix.org/conference/atc22/presentation/jia-xianyan
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