规模化的机器学习：模型与数据并行性
规模化机器学习：模型和数据并行性
解码大规模机器学习的秘密
介绍
随着模型变得越来越复杂，数据集变得庞大，分配计算工作负载的高效方式变得比以往更加重要。老派的单机设置已经无法满足当今的机器学习计算需求。
重要问题：我们如何有效地将这些复杂的机器学习任务（模型训练和推断）分布到多个计算资源上？
答案在于分布式机器学习计算的两个关键技术：模型并行和数据并行。每种技术都有其优势、劣势和理想的使用场景。在本文中，我们将深入探讨这些技术，探索它们的细微差别，并进行头对头比较。
什么是模型并行和数据并行？
模型并行
这种方法涉及将机器学习模型的不同部分分布到多个计算资源（如GPU）上。它是那些无法适应单个机器内存的超大模型的完美解决方案。
数据并行
另一方面，数据并行将模型保留在每台机器上，但将数据集分成较小的块或批次分布到多个资源上。当您拥有大型数据集但模型很容易适应内存时，这种技术非常有用。
模型并行：更详细的了解
何时使用它？
您是否曾经尝试在GPU上加载一个大型神经网络，却遇到了可怕的“内存不足”错误？这就像试图把方形木块放入圆孔中一样。这是行不通的。但是不用担心，模型并行可以帮助您解决这个问题。
它是如何工作的？
想象一下，您的神经网络就像一座多层楼的建筑物，每一层都是网络的一层。现在，如果您可以将建筑物的每一层放在不同的土地上（或在我们的例子中，放在不同的GPU上），那样的话，您就不用试图将整个摩天大楼堆在一个小小的地块上。从技术上讲，这意味着将您的模型分解，并将不同的部分放在不同的GPU上。
挑战
但并非一切都顺利进行。当您分解建筑物或神经网络时，仍然需要楼梯和电梯（或数据路径）在楼层（层）之间移动。有时候，这些通道会发生堵塞。换句话说，主要的挑战是让不同的部分快速而顺畅地相互通信。如果通信速度慢，可能会减慢整个学习或“训练”模型的过程。
数据并行：更详细的了解
何时使用它？
想象一下，您有一堆非常大的数据，但您的机器学习模型并不太复杂。在这种情况下，数据并行就像是您常用的厨房搅拌机，它可以轻松处理您放入其中的所有配料而不会被压垮。
它是如何工作的？
将每台计算机或GPU视为一个独立的厨房，每个厨房都有自己的搅拌机（模型）。您将大量的数据分成较小的部分。每个“厨房”都获得一小部分数据和自己的搅拌机来处理这些数据。这样，多个“厨房”可以同时制作冰沙（计算梯度）。
每个“厨房”完成搅拌后，您将所有的冰沙带回到一个地方。然后将它们混合在一起，制作一个巨大的，完美混合的冰沙（根据所有个别计算更新模型）。
挑战
棘手的部分是最后一步-高效地混合所有的冰沙。如果您在组合它们时慢或凌乱，不仅会浪费时间，而且可能得到一杯不太好的最终冰沙（训练模型效率低下）。因此，挑战在于尽快而高效地将所有计算得到的梯度收集起来并更新模型。
从技术角度来说，这意味着您必须找到一种快速的方式来收集每个GPU计算得到的梯度并更新模型。如果做得不好，您的模型可能需要更长时间进行训练，甚至在实际任务中表现不佳。
差异摘要
为什么不两者兼而有之？
在机器学习的复杂领域中，很少有一种大小适合所有的情况。通常会采用模型并行和数据并行的协同组合以获得最佳结果。例如，您可以将一个大型模型分解到多个GPU上（模型并行），然后将数据分配给这些并行设置中的每一个（数据并行）。
模型并行和数据并行的混合通常是完善机器学习“配方”的关键。
机器学习的炉灶类比
在这个比喻中，炉灶就像一个单独的GPU或计算机。它既有烤箱又有炉灶，您可以同时使用它们进行不同的烹饪任务。
烤箱 = 模型并行
如果您有一只无法放入烤箱的火鸡，您可以将它切成较小的块分别烹饪-比如说，胸部在烤箱的一个隔间，腿部在另一个隔间。这类似于模型并行，其中一个大型模型被分割到多个GPU上。在这种情况下，一个单炉灶的隔间代表一个GPU或一个计算资源的部分。
炉灶 = 数据并行
现在，假设您正在炉灶上煮不同的配菜。您可以在一个炉灶上做土豆泥，同时在另一个炉灶上炒青豆。在这里，每个炉灶代表数据并行方法，其中不同部分的数据被独立处理，但在同一个GPU或计算环境中进行。
将两者结合起来享用盛宴
最后，为了完成您的盛宴，您将同时使用烤箱和炉灶。火鸡部分在烤箱中（模型并行），配菜在炉灶上（数据并行）。烹饪完成后，您将所有的火鸡块和配菜结合在一起，享用一顿完整的餐食。同样，在机器学习中，结合模型并行和数据并行可以高效处理大型模型和大型数据集，最终交付成功训练的模型。
通过在您的机器学习“厨房”中充分利用“烤箱”和“炉灶”，您可以更有效地处理数据和模型，充分利用您手头的所有资源。
结论
随着机器学习领域的不断发展，模型和数据并行等技术的重要性将持续增长，并在日常的机器学习工作负载中变得越来越重要。了解两者的细微差别对于任何希望开发和部署大规模机器学习模型（如LLMs，稳定扩散等）的人来说都是至关重要的。
通过选择合适的技术或两者的结合，您可以克服现代机器学习的挑战，并为您的机器学习工作负载实现可扩展性和效率。
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