Bad throughput with GLU
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- distributed-systems, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Tái hiện phép so sánh đã được báo cáo trên 8 H100s với FSDP SHARD_GRAD_OP, trước tiên sử dụng mlp_type=mlp và activation_fn=gelu, sau đó sử dụng mlp_type=glu và activation_fn=silu. Điều tra các đường đi grouped MLP và memory-optimized MLP với các thiết lập expert và batch đã nêu; được xem là hoàn thành khi xác định được nguyên nhân của khoảng cách throughput và ghi lại một cải thiện hoặc hạn chế đã được xác minh.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
I'm training models with the below specs but seeing major throughput drop when switching to GLU - Do you know why? / Ideas what I could investigate? Thanks a lot! cc @mvpatel2000 @tgale96
active params: 1,011,613,696 (for glu: 1,280,049,152)
total params: 4,769,710,080 (for glu: 6,917,193,728)
8 H100s, 1 node
FSDP SHARD_GRAD_OP
mlp_impl=grouped
n_experts=8
k=1
micro_bs=1
global_bs=512
no megablocks expert/weight parallelism
With mlp_type=mlp & activation_fn=gelu I get 17000 tokens per second per device.
With mlp_type=glu & activation_fn=silu I get 1000 tokens per second per device.
A small drop is expected as it's slightly more params due to glu, but probably not this large? Switching away from grouped or trying the memory optimized mlp did not help. 🤔
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 1.6k
- Fork
- 228
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
- Có Dockerfile hoặc tệp Docker Compose
- Có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
enhancement good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
elviskahoro/sdk-python-attio#144 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
RenyiELBO raises TypeError when model has no sample sitesCó thể đã có người làm @alibb007 đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày