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Do more cums with saffronxxrose | redfans.org 1. 背景流水线并行是大规模分布式训练的关键组成部分之一，但其设备使用率相比数据并行和 Tensor 并行存在一定差距，不可避免会有一些 bubble 即空闲时间出现在调度时序里。 从 GPipe 到后来的 PipeDream 再到 Mega… 一句话总结： 流水线气泡是 阶段负载不均、通信延迟、初始化/终止阶段 共同作用的结果，通过 微批次扩展、1F1B调度、通信重叠 等技术可将设备利用率从50%提升至90%+，其本质是通过 时空资源置换与动态调度优化 实现计算效率的突破。 在大模型训练过程中，我们应该如何分析PP的性能占比和耗时。 首先需要有一个理论的评价指标，根据理论的评价指标对比，具体使用哪种流水并行策略，看看实际大模型训练的Profiling结果，流水并行PP策略下，理论Bubble Size跟实测Bubble Size之间的差异。
完全可以以插件的形式，让线上推理的代码多返回respond mask。 这样rollout+env用线上server的方式（代码）启动，算法就不用维护VeRL的env代码了。 最后的最后，随着越来越多的agent业务上线，用户数量、真实样本越来越多。 期待agent训练也会走搜推框架的路。 出现 bubble问题 （也称为流 水线气泡 或 模型 并行气泡）的是 流水线并行（Pipeline Parallelism, PP）。 其原因是 流水线并行将模型划分为不同的层段，分配给不同的设备， 设备之间需要依次按顺序完成前向和后向计算，导致下游设备等待上游设备完成 计算时处于空闲状态，形成 计算资源的空闲时间（bubble），导致设备利用率降低。 每个流水线阶段（pipeline stage）必须等待前一个阶段的计算结果才能开始。 计算过程中存在等待 和同步，导致部分设备在某些时间步空闲。 随着设备数量增多，bubble时间占比也增大，严重影响整体效率。 本文提出了一种新的流水线调度算法，通过分离反向传播中的激活梯度和参数梯度，实现了流水线并行训练中的零气泡。 该算法能根据模型配置和内存限制自动找到最佳调度，实验显示其在内存限制下吞吐量比1F1B高15%，放宽时可达30%。 【5万字长文】大模型训练推理与性能优化算法全总结及实践指南！ ，这篇文章全面介绍了大语言模型的技术体系，包括从传统语言模型到Transformer架构的演进，Bert与GPT模型的对比分析，以及对话式大
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