O treinamento de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como Llama e DeepSeek, exige o uso de milhares de GPUs para processar grandes volumes de dados. Este documento explica como dividir o trabalho entre GPUs usando técnicas de paralelismo, como paralelismo de dados, tensor, sequência, pipeline e especialistas. Também aborda otimizações para reduzir o uso de memória, como recomputação de ativações e treinamento em precisão mista, além de estratégias para equilibrar computação e comunicação entre GPUs, garantindo eficiência e escalabilidade.
O que é o treinamento de LLMs e por que precisamos de muitas GPUs?
- Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs): São sistemas de inteligência artificial (IA) que aprendem a entender e gerar linguagem humana, como o Llama e o DeepSeek. Eles têm bilhões de parâmetros (peças de informação que o modelo usa para aprender).
- Por que muitas GPUs?:
- Esses modelos exigem enormes quantidades de memória para armazenar parâmetros, gradientes (ajustes feitos durante o aprendizado) e ativações (resultados intermediários).
- Uma única GPU não tem memória suficiente para o modelo inteiro, então precisamos dividir o trabalho entre várias GPUs.
- Além disso, o treinamento envolve bilhões de cálculos, e GPUs podem processar muitos cálculos ao mesmo tempo, acelerando o processo.
Principais Desafios no Treinamento de LLMs
- Uso de Memória: Cada GPU tem memória limitada (ex.: 80 GB em uma H100). Precisamos encontrar maneiras de dividir o modelo e os dados para caber nessa memória.
- Eficiência Computacional: Queremos que as GPUs passem a maior parte do tempo calculando, não esperando por dados ou comunicação.
- Comunicação entre GPUs: As GPUs precisam trocar informações (ex.: gradientes), mas isso pode ser lento, especialmente entre GPUs em computadores diferentes (nós).
Técnicas de Paralelismo para Dividir o Trabalho
Para resolver esses desafios, usamos várias estratégias de paralelismo, que dividem o modelo e os dados entre as GPUs:
- Paralelismo de Dados (DP):
- O que é? Cada GPU recebe uma cópia do modelo inteiro, mas trabalha com uma parte diferente dos dados (ex.: diferentes frases).
- Como funciona?
- Cada GPU faz cálculos independentes em sua parte dos dados.
- Depois, as GPUs trocam gradientes (usando uma operação chamada "all-reduce") para manter o modelo sincronizado.
- Vantagens:
- Fácil de implementar.
- Aumenta a velocidade, pois cada GPU processa dados em paralelo.
- Limitações:
- Cada GPU precisa armazenar o modelo inteiro, o que não funciona para modelos muito grandes.
- Muita comunicação entre GPUs pode ser lenta em grande escala.
- Paralelismo de Tensor (TP):
- O que é? Divide partes do modelo (ex.: matrizes de pesos) entre GPUs, reduzindo o uso de memória por GPU.
- Como funciona?
- Usa propriedades matemáticas para dividir cálculos (ex.: multiplicações de matrizes) entre GPUs.
- Inclui "paralelismo de sequência" (SP) para dividir ativações (resultados intermediários) ao longo da sequência de dados.
- Vantagens:
- Reduz a memória necessária por GPU, permitindo treinar modelos maiores.
- Limitações:
- Exige muita comunicação dentro de um nó (computador com várias GPUs), o que pode ser lento entre nós.
- Paralelismo de Contexto (CP):
- O que é? Divide a sequência de dados (ex.: frases longas) entre GPUs, especialmente útil para treinar com sequências muito longas (ex.: 128 mil tokens).
- Como funciona?
- Usa técnicas como "Ring Attention" para trocar informações entre GPUs de forma eficiente.
- Vantagens:
- Reduz a memória necessária para ativações em sequências longas.
- Limitações:
- Adiciona comunicação extra, especialmente nos cálculos de atenção.
- Paralelismo de Pipeline (PP):
- O que é? Divide as camadas do modelo entre GPUs, como uma linha de produção.
- Como funciona?
- Cada GPU processa uma parte das camadas e passa os resultados para a próxima GPU.
- Técnicas como "1F1B" (um forward, um backward) e intercalação de camadas ajudam a reduzir o tempo ocioso ("bubble").
- Vantagens:
- Reduz a memória por GPU, permitindo treinar modelos muito grandes.
- Melhor escalabilidade entre nós.
- Limitações:
- O tempo ocioso pode reduzir a eficiência.
- Implementação complexa.
- Paralelismo de Especialistas (EP):
- O que é? Usado em modelos de Mistura de Especialistas (MoE), onde cada especialista (parte do modelo) é colocado em uma GPU diferente.
- Como funciona?
- Cada token (palavra ou parte dela) é enviado ao especialista correto para processamento.
- Vantagens:
- Reduz a memória e o tempo de computação, pois cada GPU processa apenas uma parte do modelo.
- Limitações:
- Requer modelos MoE específicos.
- Adiciona comunicação para rotear tokens.
Otimização de Memória
- Recomputation de Ativações:
- Em vez de armazenar todas as ativações (que consomem muita memória), algumas são descartadas e recalculadas quando necessário.
- Troca memória por mais cálculos, mas reduz o uso de memória.
- Acumulação de Gradientes:
- Divide o lote de dados em partes menores (micro-batches) e acumula os gradientes antes de atualizar o modelo.
- Reduz o uso de memória por iteração.
- ZeRO (Zero Redundancy Optimizer):
- Divide estados do otimizador, gradientes e parâmetros entre GPUs, reduzindo redundâncias na memória.
- Etapas: ZeRO-1 (otimizador), ZeRO-2 (+ gradientes), ZeRO-3 (+ parâmetros).
- Vantagem: Permite treinar modelos grandes com menos GPUs.
- Limitação: Aumenta a comunicação entre GPUs.
Treinamento em Precisão Mista
- O que é? Usa diferentes formatos numéricos (ex.: FP32, BF16, FP8) para reduzir memória e acelerar cálculos.
- Como funciona?
- Partes críticas (ex.: pesos principais) são mantidas em FP32 (alta precisão).
- Outras partes (ex.: ativações) usam BF16 ou FP8 (menor precisão, menos memória).
- Vantagens:
- Reduz o uso de memória.
- Acelera cálculos, especialmente em GPUs modernas (ex.: H100 suporta FP8).
- Limitações:
- Pode causar instabilidade (ex.: perdas divergentes) se não for bem ajustado.
Equilibrando Computação e Comunicação
- Sobreposição de Computação e Comunicação:
- Tenta fazer comunicação (ex.: trocar gradientes) ao mesmo tempo que cálculos, para evitar que GPUs fiquem ociosas.
- Exemplo: No paralelismo de dados, sincronizar gradientes enquanto faz cálculos backward.
- Fusão de Kernels:
- Combina várias operações em uma única tarefa na GPU, reduzindo idas e vindas entre memória e unidade de cálculo.
- Exemplo: Flash Attention, que otimiza cálculos de atenção, reduzindo memória e acelerando o treinamento.
- Perfilamento (Profiling):
- Usa ferramentas (ex.: PyTorch Profiler, NVIDIA Nsight) para identificar gargalos, como tempo ocioso ou comunicação lenta, e otimizar o treinamento.
Escolhendo a Melhor Configuração
- Passo 1: Ajustar à Memória Disponível:
- Para modelos pequenos (<10B parâmetros): Use TP ou ZeRO-3/DP.
- Para modelos grandes (10B-100B): Combine TP com PP ou DP/ZeRO-3.
- Para sequências longas: Adicione CP.
- Para MoE: Use EP.
- Passo 2: Atingir o Tamanho de Lote Desejado:
- Aumente DP ou acumulação de gradientes para lotes maiores.
- Reduza DP ou CP para lotes menores.
- Passo 3: Otimizar Velocidade:
- Maximize TP dentro de um nó (alta largura de banda).
- Use PP para comunicação entre nós.
- Ajuste o tamanho dos micro-batches para equilibrar computação e comunicação.
Exemplo Prático
- Modelo de 70B parâmetros, 512 GPUs:
- Configuração: TP=8 (intra-nó), DP com ZeRO-2, PP para comunicação entre nós.
- Benefício: Reduz memória por GPU, melhora velocidade com comunicação eficiente.
- Sequência longa (16k tokens):
- Adicione CP com Ring Attention para dividir ativações.
- Benefício: Reduz memória necessária para ativações.
Conclusão
Treinar LLMs em grande escala exige combinar várias técnicas de paralelismo (DP, TP, SP/CP, PP, EP) e otimizações (recomputação, ZeRO, precisão mista) para superar limitações de memória e maximizar a eficiência. A escolha da configuração depende do tamanho do modelo, GPUs disponíveis, tamanho do lote e infraestrutura de rede. Ferramentas de perfilamento ajudam a identificar gargalos, enquanto frameworks como Nanotron e DeepSpeed facilitam a implementação. Com essas estratégias, é possível treinar modelos como Llama-405B e DeepSeek-V3 em milhares de GPUs, equilibrando computação, memória e comunicação.
