大型語言模型 (large language model; LLM) 的規模和複雜性日益增加，NVIDIA 今日宣布推出 NeMo Megatron 框架的更新內容，更新後可加快訓練速度達 30%。這些更新內容包括兩項開創性技術及一項超參數工具，用在任意 GPU 數量的 LLM 訓練最佳化及擴展，為使用 NVIDIA AI 平台訓練與部署模型提供新的功能。
全球最大的開放科學、開放取用的多語言模型 BLOOM，內有 1,760 億個參數，日前在 NVIDIA AI 平台進行訓練，能夠產出 46 個語言及 13 種程式語言的文字。NVIDIA AI 平台亦支援其中一個擁有 5,300 億個參數的強大 Transformer 語言模型，即 Megatron-Turing NLG 模型 (MT-NLG)。
在 LLM 領域的最新進展
LLM 是當今最重要的先進技術之一，模型內有數兆個參數，可以從文字中進行學習。但開發 LLM 是個昂貴且耗時的過程，須運用深厚的技術能力、分散式基礎設施與完整堆疊才得以完成。
LLM 在推動即時生成內容、文字摘要、客服聊天機器人與透過對話式人工智慧 (AI) 介面的問答等領域，卻能帶來莫大的好處。為了推動 LLM 的發展，AI 領域的開發人員不斷運用包含 Megatron-LM、Apex 與其他 GPU 加速函式庫的NVIDIA AI 平台來創新開發工具，像是微軟 DeepSpeed、Colossal-AI、Hugging Face BigScience 及 Fairscale。
在 NVIDIA AI 平台推出新的最佳化內容後，能解決整個堆疊中現有的多項痛點。NVIDIA 期待持續與AI 社群合作，讓每個人都能運用 LLM 的強大實力。
縮短 LLM 開發時間
最新的 NeMo Megatron 更新內容可加快 30% 的 GPT-3 模型訓練速度，模型從 220 億個參數，大至 1 兆個參數都可順利運行。現在使用 1,024 個 NVIDIA A100 GPU，只要 24 天就能訓練出多達 1,750 億個參數的模型，相較於過往版本，訓練時間縮短 10 天，相當於約 25 萬個 GPU 運算小時。
NeMo Megatron 是一個快速、高效且易用的端到端容器化框架，用於收集資料、訓練大型模型、按照業界標準基準評估模型，與以最先進的延遲與傳輸量表現進行推論。
使用 NeMo Megatron，便能在多種 GPU 叢集配置上輕鬆處理並複製 LLM 的訓練和推論作業。目前搶先體驗的客戶可以取得這些功能，在 NVIDIA DGX SuperPODs、NVIDIA DGX Foundry 及 Microsoft Azure 雲端環境中運行，並且即將開放支援其他雲端平台。
目前已開放在 NVIDIA LaunchPad 上體驗這些功能。NVIDIA LaunchPad 是一項免費的計畫，提供使用者短期內使用 NVIDIA 加速基礎設施中的多個實作實驗室。
NeMo Megatron 是 NeMo 的一部分。NeMo 是用於為對話式 AI、語音 AI 和生物學打造高效能與靈活應用程式的開源框架。
兩項新技術可加快LLM 的訓練速度
更新項目包括兩項用於最佳化及擴展 LLM 訓練的新技術，即序列平行 (sequence parallelism; SP) 與選擇性激發再運算 (selective activation recomputation; SAR)。
藉由察覺先前未進行平行化的 transformer 層區域在序列維度上是各自獨立，序列平行擴大了 tensor 級模型的平行性。
沿著序列維度拆分這些層就能進行分散運算，而最重要的是，這些區域的激發記憶體分布於 tensor 平行裝置上。由於以分散方式加以激發，可將更多激發作用保留用於反向運算，而不用重新運算。
圖一_transformer 層內的平行模式
不同的激發作用需要不同的操作次數來重新運算，選擇性激發再運算改善因記憶體限制而部分被迫重新運算，而非全部激發的情況。除了增加檢查點和重新運算整個 transformer 層，亦可建立檢查點及重新運算每個 transformer 層中，佔用大量記憶體但重新運算的成本不高的部分。
如欲瞭解更多相關資訊，請見《Reducing Activation Recomputation in Large Transformer Models》。
圖二_Self-attention 模塊。紅色虛線代表應用選擇性激發重新運算的區域
圖三_SP 與 SAR 將激發記憶體保留用於反向運算。隨著模型大小的增加，SP 與 SAR 皆具類似的記憶體保留能力，將所需的記憶體數量減少五倍
圖四_完全激發再運算與 SP 加上 SAR 的運算時間。長條圖細分出每層的前向、反向和重新運算時間。基線是無採用重新運算和序列平行時的情況。這些技術能在所有激發都被重新運算 (而非保留) 時有效減少額外的運算時間。最大模型的額外時間從 36% 降至僅 2%
要配合高度最佳化的推論策略，才能發揮 LLM 的強大實力。使用者可以輕鬆將訓練好的模型用於推論，並且利用 p-tuning 及 prompt tuning 功能對不同的使用情況進行最佳化調整。
這些功能可以取代微調，讓 LLM 可以適應新的使用情況，無需繁瑣地對完整預先訓練好的模型進行微調。該技術不會更動原始模型裡的參數，便能避免發生因微調模型而出現的災難性「遺忘」問題。欲瞭解更多相關資訊，請見《Adapting P-Tuning to Solve Non-English Downstream Tasks》。
用於訓練和推論的全新超參數工具
在分散式基礎設施中找出適合 LLM 的模型配置非常耗時。NeMo Megatron 推出一項超參數工具，可以自動尋找最佳的訓練和推論配置，且無需修改程式碼。如此一來，LLM 只要一上線便能接受訓練以進行推論收斂，不用浪費時間去尋找高效的模型配置。
NeMo Megatron 使用啟發式方法和經驗網格，在不同參數之間尋找有著最佳傳輸量的配置：資料平行、tensor 平行、流程平行、序列平行、微批次大小與激發檢查點層的數量 (包括選擇性激發重新運算)。
在 NGC 的容器上使用超參數工具與 NVIDIA 測試，在不到 24 小時內便替一個有著 175B GPT-3 模型達到最佳訓練配置 (請見圖五)。與使用完全激發重新運算的一般配置相比，傳輸量速度提高 20% 到 30%。使用最新技術，讓具有超過 20B 參數的模型速度可再加快 10% 到 20%。
圖五_將超參數工具用於多個容器上的結果顯示，使用序列平行和選擇性激發重新運算，有助於加快處理速度，其中每個節點皆搭載 NVIDIA DGX A100
超參數工具亦能找出推論過程中，有著最高傳輸量或最低延遲的模型配置。模型可以獲得延遲和傳輸量限制資訊，而該工具將會推薦合適的配置。
圖六_超參數工具的推論結果顯示每個 GPU 的傳輸量及不同配置的延遲情況。最佳配置包括高傳輸量及低延遲
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