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DGX SuperPOD助力助力織女模型的高效訓練

星星科技指導員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:NVIDIA ? 2022-04-13 15:13 ? 次閱讀
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案例簡介

本案例中基于京東和 NVIDIA 英偉達聯(lián)合部署的 DGX SuperPOD 分布式集群,京東探索研究院聯(lián)合悉尼大學共同開發(fā)了織女模型,在 DGX SuperPOD 集群上可高效擴展并快速完成迭代,一舉刷新 GLUE 兩大挑戰(zhàn)性任務榜單。

? 本案例為 NVIDIA DGX SuperPOD 平臺加速大模型訓練

? 本案例主要應用到 DGX A100、Mellanox HDR Infiniband、DGX SuperPOD、和 NVPS 服務

? DGX SuperPOD 是一套完整的解決方案

客戶簡介及客戶挑戰(zhàn)

京東探索研究院致力于世界前沿技術的研究,其中人工智能方向涵蓋 CV、NLP、多模態(tài)等。大規(guī)模語音模型的研究更是京東探索研究院的重中之重。

以語言模型為例,在過去 2-3 年的時間,語言模型大小每年都在以 1-2 個數(shù)量級的速度在增加,如今,則已達到萬億參數(shù)的級別。而模型的結(jié)構和復雜性日益變化,這對 GPU 集群的架構提出了不一樣的要求。

從系統(tǒng)層面看,既有的 GPU 計算集群主要是以支持單機任務、小規(guī)模多機任務為主,相較之下,其多機之間網(wǎng)絡擴展能力則較弱,而大規(guī)模擴展能力也較為受限。因此,在既有的 GPU 集群架構下,較無法滿足服務大模型的計算需求。

對于京東探索研究院而言,掌握時效是關鍵,更快的模型訓練意味著能加速迭代、擴展嘗試空間、使產(chǎn)品落地更迅速,并提高業(yè)務收益。在模型越來越復雜多樣、計算需求越來越大、單任務計算規(guī)模越來越大的背景下,如何快速新建一個可高效擴展并易用的 GPU 集群,以滿足應對上述挑戰(zhàn),是亟待解決的核心問題。

應用方案

基于以上挑戰(zhàn),京東探索研究院選擇了采用 NVIDIA DGX SuperPOD 方案來提供支持,并成功給業(yè)務側(cè)帶來了巨大的提升及解決企業(yè)痛點。

NVIDIA DGX SuperPOD 是一套完整的解決方案,基于 DGX A100 服務器、HDR Infiniband 200G 網(wǎng)卡和 NVIDIA Quantum QM8790 交換機構建了一套全互聯(lián)架構,在保證單機計算能力最強的同時,采用計算和存儲網(wǎng)絡相隔離的方案,最大程度地從網(wǎng)絡上保證集群的互聯(lián)能力。

安裝部署方面,NVIDIA 為 DGX SuperPOD 提供專業(yè)的部署服務,包括單機系統(tǒng)部署、IB 網(wǎng)絡配置、調(diào)度安裝調(diào)試、監(jiān)控部署、多機環(huán)境、基礎性能驗證等,從基礎系統(tǒng)方面,保證了最快交付。

使用方面,NVIDIA 為 DGX SuperPOD 部署了 Slurm 調(diào)度系統(tǒng),并基于 NGC 和客戶主要的幾類模型,提供了完整的作業(yè)腳本,用戶只需簡單修改幾行參數(shù)來適配自己的模型,即可一鍵方便地運行起大規(guī)模分布式任務。

性能方面,DGX SuperPOD經(jīng)過一系列的基礎優(yōu)化(CUDA-X, Magnum IO, NGC)和評測驗證(MLPerf),提供最好的 AI 訓練性能,在京東探索研究院針對CV、NLP、跨模態(tài)等領域設計和研發(fā)的數(shù)十個模型上,經(jīng)過雙方一系列系統(tǒng)級的合作優(yōu)化,在 DGX SuperPOD 上達到了比較理想的加速比和擴展性。

使用 DGX SuperPOD 方案,用戶只需要關注自己的 AI 模型和算法研究,無需關注硬件和系統(tǒng)層的配置、優(yōu)化、擴展性等問題,讓 AI 研究人員把寶貴的時間和精力專注在前沿的 AI 技術研究上。

使用效果及影響

使用了 DGX SuperPOD 集群方案,極大地加速了用戶的 AI 訓練和迭代速度,為用戶進一步探索出更強大更智能的 AI 模型建立了堅實的基石。

在 DGX SuperPOD 交付給用戶僅僅兩個多月之后,京東探索研究院就聯(lián)合悉尼大學在傳統(tǒng) “預訓練-微調(diào)” 的范式下,利用 DGX SuperPOD 的高效擴展能力,通過研究和工程上的全方位創(chuàng)新,研發(fā)出了織女模型,在通用語言理解評估基準(GLUE)的兩項挑戰(zhàn)性任務,即情感分析任務 SST(The Stanford Sentiment Treebank)和指代消解任務 WNLI (Winograd NLI)中首次超越人類,位居所有參賽機構第一。

“強悍的織女模型在京東探索研究院建設的全國首個基于 DGX SuperPOD 架構的超大規(guī)模計算集群 “天琴α” 上完成訓練,該集群具有全球領先的大規(guī)模分布式并行訓練技術,其近似線性加速比的數(shù)據(jù)、模型、流水線并行技術持續(xù)助力織女模型的高效訓練?!?/p>

審核編輯:郭婷

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