Distributed Training

Überblick

Distributed Training löst die grundlegende Einschränkung von Einzelgerät-Speicher und -Rechenleistung, indem das Training neuronaler Netze über mehrere Beschleuniger verteilt wird. Wenn ein Modell 175 Milliarden Parameter hat (wie GPT-3), benötigt es allein für die Speicherung der Gewichte in FP32 ~700GB—unmöglich auf einer einzelnen GPU mit 80GB Speicher. Distributed Training macht dies durch Parallelisierungsstrategien möglich.

Wichtige Parallelisierungsstrategien

• **Datenparallelität**: Modell auf jeder GPU replizieren, Batch auf Geräte aufteilen, Gradienten synchronisieren
• **Modellparallelität**: Modellschichten auf Geräte aufteilen (Schicht 1-10 auf GPU 0, 11-20 auf GPU 1)
• **Pipeline-Parallelität**: Vorwärts-/Rückwärtsdurchläufe in Stufen aufteilen, Berechnung überlappen
• **Tensorparallelität**: Einzelne Gewichtsmatrizen auf Geräte aufteilen (höchster Kommunikationsaufwand)
• **ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)**: Partitionierung von Optimierer-Zuständen, Gradienten und Parametern zur Eliminierung von Redundanz

Beliebte Frameworks

• **DeepSpeed**: Microsofts Distributed-Training-Bibliothek mit ZeRO-Optimierung, unterstützt Billionen-Parameter-Modelle
• **PyTorch FSDP (Fully Sharded Data Parallel)**: Native PyTorch Distributed-Training mit automatischem Sharding
• **Megatron-LM**: NVIDIAs Framework zum Training massiver Transformer-Modelle mit 3D-Parallelität
• **Horovod**: Ubers Framework für einfaches Distributed Training über TensorFlow, PyTorch, MXNet
• **JAX mit pjit**: Googles Ansatz mit Sharding-Annotationen für automatische Parallelisierung

Business-Integration

Distributed Training ermöglicht es Unternehmen, benutzerdefinierte Modelle zu trainieren, die zuvor unmöglich waren. Ein Finanzdienstleistungsunternehmen, das Betrugserkennung auf 10 Jahren Transaktionsdaten (500TB) trainiert, kann Datenparallelität über 64 GPUs nutzen, um das Training in Tagen statt Monaten abzuschließen. E-Commerce-Unternehmen, die Empfehlungsmodelle mit Milliarden von Parametern trainieren, profitieren von Modellparallelität zur Handhabung massiver Embedding-Tabellen. Der Schlüssel liegt in der Wahl der richtigen Parallelisierungsstrategie: Datenparallelität für Modelle, die in den Speicher passen, Modell-/Pipeline-Parallelität für Modelle, die den GPU-Speicher überschreiten.

Praxisbeispiel: Custom LLM Training

Ein Legal-Tech-Unternehmen muss ein 30B-Parameter-Modell auf 200GB Rechtsdokumenten trainieren. Mit DeepSpeed ZeRO-3 über 8x A100 GPUs (640GB Gesamtspeicher) erreichen sie einen Durchsatz von 150 Token/Sekunde mit automatischer Gradientenakkumulation und Mixed-Precision-Training. Das Training dauert 2 Wochen statt der 6 Monate auf einer einzelnen GPU.

Implementierungsbeispiel

Technische Spezifikationen

• **Skalierungseffizienz**: Lineare Skalierung bis zu 1000+ GPUs mit richtiger Kommunikationsoptimierung
• **Speichereinsparungen**: ZeRO-3 reduziert Speicher pro GPU um N× (N = Anzahl der GPUs)
• **Kommunikations-Overhead**: Datenparallelität: ~10-20%, Pipeline-Parallelität: ~5-15%, Tensorparallelität: ~30-50%
• **Unterstützte Hardware**: NVIDIA GPUs (NCCL), AMD GPUs (RCCL), Google TPUs (gRPC), AWS Trainium
• **Netzwerkanforderungen**: InfiniBand oder 100Gbps Ethernet für Multi-Node-Training

Best Practices

• Beginnen Sie mit Datenparallelität für Modelle <7B Parameter, die in den Einzelgerät-GPU-Speicher passen
• Verwenden Sie FSDP/ZeRO für Modelle 7B-70B Parameter zur Reduzierung der Speicherredundanz
• Kombinieren Sie Pipeline + Tensorparallelität für Modelle >70B Parameter
• Überwachen Sie GPU-Auslastung und Kommunikationszeit—Ziel >80% Berechnung, <20% Kommunikation
• Verwenden Sie Gradient Checkpointing zum Tausch von Berechnung gegen Speicher (2× langsamer, 10× weniger Speicher)
• Batch-Größe sollte mit Anzahl der GPUs skalieren, um statistische Effizienz zu erhalten