深入理解 Megatron-LM（4）并行设置

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最近在基于Megatron-LM的代码来训练大语言模型，本人觉得Megatron的代码很具有学习意义，于是大量参考了网上很多对Megatron代码的解读文章和NVIDA Megatron团队公开发布的2篇论文，并结合最近Megatron-LM代码库的更新，整理成了这几篇系列文章。
Megatron代码版本：23.06

https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/tree/23.06/megatron​github.com/NVIDIA/Megatron-LM/tree/23.06/megatron
​github.com/NVIDIA/Megatron-LM/tree/23.06/megatron
之前的系列文章：

简枫：Megatron-LM 近期的改动

简枫：深入理解 Megatron-LM（1）基础知识

简枫：深入理解 Megatron-LM（2）原理介绍

简枫：深入理解 Megatron-LM（3）代码结构

1. 导读
   NVIDIA Megatron-LM 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练基于Transformer的大型语言模型。Megatron-LM 综合应用了数据并行（Data Parallelism），张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）来复现 GPT-3，本系列文章对 Megatron-LM 的源码进行分析并介绍相关技术原理。

之前 4 篇文章对模型并行的原理和代码进行了分析，当需要将给定的模型划分给不同的节点进行并行处理时，需要解决以下几个关键问题：

1. 模型划分和节点分配： 首先，需要确定每个节点负责处理模型的哪些部分。这通常涉及将模型的层划分到不同的节点上。划分的策略可以基于层的计算量、通信需求、内存消耗等因素进行。对于流水线并行，还需要确定哪些节点负责流水线的哪个阶段。

2. 并行策略： 根据不同的并行策略，将节点分配给不同的并行任务。例如，数据并行可能涉及将不同的批次分配给不同节点，模型并行可能涉及将不同层分配给不同节点，流水线并行可能涉及将不同流水线阶段分配给不同节点。

3. 数据流管理： 确保数据在不同节点之间的流动和传递，以保持计算的一致性。在流水线并行中，需要管理不同流水线阶段之间的数据传输，以确保正确的依赖关系。

4. 通信开销： 考虑不同节点之间的通信开销。在流水线并行中，通信可能会导致延迟，需要适当规划通信操作，以减少对整体性能的影响。

5. 流水线问题的解决： 针对流水线并行可能带来的问题，可以通过限制流水线阶段的数量、调整流水线深度，以及合理规划流水线阶段之间的通信来解决。需要综合考虑计算和通信之间的权衡。

在解决上述问题时，可以结合实际模型的结构、硬件资源以及训练需求来制定适当的策略。这通常需要进行一些实验和调整，以获得最佳的训练性能。

接下来对上述问题进行分析。

2. 初始化
   initialize_model_parallel 方法用来设置模型并行。

文件位置：/megatron/core/parallel_state.py