megatron-lm

数据与后端架构提升之路

Megatron-LM深度解析：万亿参数大模型的3D并行训练之道Megatron-LM 概述： Megatron-LM 是 NVIDIA 开源的大规模语言模型训练框架，旨在将 Transformer 等模型扩展到数十亿到万亿参数规模。它基于 PyTorch 实现，利用 GPU 通信库 NCCL 实现高效分布式训练，并支持混合精度训练以提高性能。Megatron-LM 保持了常规 Transformer 模型架构，但在每一层内部引入显式的并行化设计，这是其核心特色之一。

[分布式并行] 流水线并行 PP（NaivePP/GPipe/F-then-B/PipeDream/1F1B）前三篇文章分别介绍了 EP、DP、TP：接下来会尽量做到由浅入深的介绍 MP 中的 PP，既流水线并行策略。

跟代码执行流程，读Megatron源码（四）megatron初始化脚本initialize.py之initialize_megatron()分布式环境初始化在前文中，我们讲述了pretrain函数的执行流程，其首要步骤是megatron分组的初始化与环境的配置。本文将深入initialize_megatron函数源码，剖析其初始化分布式训练环境的内部机制。

跟代码执行流程，读Megatron源码（二）训练入口pretrain_gpt.pyMegatron-LM默认支持GPT、T5、BERT等多个常见模型的预训练，当下大模型流行，故以pretrain_gpt.py为例做源码的走读。

我是有底线的