2024.8.13-算法学习(原创+转载)

一、什么是张量并行（Tensor Parallelism） ？

张量并行（Tensor Parallelism） 是一种分布式矩阵算法。

随着模型越来越大，模型内的矩阵也越来越大。一个大矩阵的乘法可以拆分成多个小矩阵的运算，这个些运算就可以充分利用 GPU 的多核还有多 GPU 来进行分布式计算，从而提高运算速度。

1.1 1D Tensor Parallelism 两种矩阵切分方法

1、使用第一种方法：

这样的切分方法需要一个 Reduce 操作，因为要把各部分的结果求和得到最终结果。

2、使用第二种方法：

这样的切分方法需要一个结果 Concat 拼接起来。但是由于每一部分的计算结果都是最终结果的一部分，所以可以不着急 Reduce 结果，可以直接作为下一次并行计算的输入。

组合切分方法：

如果有多个矩阵进行相乘，相邻之间的矩阵可以一个横切，一个纵切，然后放到不同的 device 上。从而达到并行计算的目的。

分割成多个也是类似的结论。所以对于矩阵相乘来说，如果有 N 个 GPU，完全可以将参数平分到 N 个GPU上，每个 GPU 只负责计算  1/N   的参数。

1.2 举例：FFN 的 Tensor Parallelism

Transformers 的 FFN 层涉及两次矩阵乘法。

其中   g   是激活函数 Gelu。激活函数的非线性导致：

由于有这个激活函数的存在，我们最好按照切分方法2 来进行。因为如果采用第一种，那么需要先进行 Reduce 之后才能执行 Gelu 操作。然后再拆分，再 Reduce。这里有2步 Reduce 操作。

如果采用第二种，则仅需要最后一步进行 Reduce 即可，少了中间的 Reduce 再拆分的工作。

原文地址：京东面试官：“ 什么是张量并行(Tensor Parallelism) ？”

 

二、量化模型格式GPTQ、GGUF

首先介绍一下量化的概念：

        大型语言模型由一堆权重和激活表示。这些值通常由通常的32位浮点(float32)数据类型表示。比特的数量告诉你它可以表示多少个值。量化是指将LLM从其原始Float32表示转换为更小的表示。

        如果我们选择较低的位大小，那么模型就会变得不那么准确，但它表示更少的值，从而降低其大小和内存需求。

tips：对哪些值可以进行量化：

可以对模型参数（weight）、激活值（activation）或者梯度（gradient）做量化。

2.1 GPTQ

GPTQ是一种4位量化的训练后量化(PTQ)方法，主要关注GPU推理和性能。

该方法背后的思想是，尝试通过最小化该权重的均方误差将所有权重压缩到4位。

在推理过程中，它将动态地将其权重去量化为float16，以提高性能，同时保持低内存。

所以一般情况下，我们经常使用一种名为4bit-NormalFloat (NF4)的新格式来实现这一点。

这个数据类型做了一些特殊的技巧，以便有效地表示更大的位数据类型。它包括三个步骤:

①归一化:将模型的权重归一化，以便我们期望权重落在一定范围内。这允许更有效地表示更常见的值。

②量化:将权重量化为4位。在NF4中，量化级别相对于归一化权重是均匀间隔的，从而有效地表示原始的32位权重。

③去量化:虽然权重以4位存储，但它们在计算期间被去量化，从而在推理期间提高性能。

2.2 GGUF

如果你的GPU无法处理如此大的模型，那么可使用针对于使用CPU对模型进行量化的方法。典型的就是GGUF。

参考文章：

[1] A Visual Guide to Quantization - Maarten Grootendorst

[2] Which Quantization Method Works Best for You?

[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/667109491