論文の概要: EDiT: A Local-SGD-Based Efficient Distributed Training Method for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07210v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 02:57:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:03:44.698520
• Title: EDiT: A Local-SGD-Based Efficient Distributed Training Method for Large Language Models
• Title（参考訳）: EDiT:大規模言語モデルのための局所SGDに基づく効率的な分散学習手法
• Authors: Jialiang Cheng, Ning Gao, Yun Yue, Zhiling Ye, Jiadi Jiang, Jian Sha,
• Abstract要約: 本研究では,局所SGD手法をモデルシャーディング手法と組み合わせ,大規模トレーニング効率を向上させる革新的な分散トレーニング手法であるEDiTを提案する。 また、異種クラスタに対応するEDiTの完全非同期版であるA-EDiTについても紹介する。 実験により, EDiT/A-EDiTの優れた性能を示し, 分散LLMトレーニングのための堅牢なソリューションとして確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.514681046629978
• License:
• Abstract: Distributed training methods are crucial for large language models (LLMs). However, existing distributed training methods often suffer from communication bottlenecks, stragglers, and limited elasticity, particularly in heterogeneous or large-scale environments. Local SGD methods have been proposed to address these issues, but their effectiveness remains limited to small-scale training due to additional memory overhead and lack of concerns on efficiency and stability. To tackle these issues, we propose EDiT, an innovative Efficient Distributed Training method that combines a tailored Local SGD approach with model sharding techniques to enhance large-scale training efficiency. EDiT performs layer-wise parameter synchronization during forward pass, reducing communication and memory overhead and enabling overlap. Besides, EDiT employs a pseudo gradient penalty strategy to suppress loss spikes, which ensures training stability and improves performance. Additionally, we introduce A-EDiT, a fully asynchronous variant of EDiT that accommodates heterogeneous clusters. Building on EDiT/A-EDiT, we conduct a series of experiments to validate large-scale asynchronous training for LLMs, accompanied by comprehensive analyses. Experimental results demonstrate the superior performance of EDiT/A-EDiT, establishing them as robust solutions for distributed LLM training in diverse computational ecosystems. The code is available at Atorch codebase: https://github.com/intelligent-machine-learning/atorch/tree/main/atorch/local_sgd.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)には、分散トレーニング手法が不可欠である。 しかし、既存の分散トレーニング手法は通信ボトルネック、ストラグラー、弾力性に悩まされることが多い。 これらの問題に対処するためにローカルSGD法が提案されているが、その効果はメモリオーバーヘッドの増加と効率と安定性への懸念の欠如により、小規模な訓練に限られている。 これらの課題に対処するために, 局所SGD手法をモデルシャーディング手法と組み合わせ, 大規模訓練効率を向上させる革新的な分散学習手法であるEDiTを提案する。 EDiTはフォワードパス中に層単位でパラメータ同期を行い、通信とメモリオーバーヘッドを低減し、オーバーラップを可能にする。 さらに、EDiTは損失スパイクを抑制するために擬似勾配ペナルティ戦略を採用しており、トレーニングの安定性を保証し、性能を向上させる。 さらに、異種クラスタに対応するEDiTの完全非同期版であるA-EDiTを導入する。 EDiT/A-EDiTをベースとして,LLMの大規模非同期トレーニングの検証を行う。 EDiT/A-EDiTの優れた性能を示し,多様な計算生態系における分散LLMトレーニングのための堅牢なソリューションとして確立した。 コードはAtorchのコードベースで利用できる。 https://github.com/intelligent-machine-learning/atorch/tree/main/atorch/local_sgd。

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