昇腾CANN 7.0 黑科技：大模型训练性能优化之道

目前，大模型凭借超强的学习能力，已经在搜索、推荐、智能交互、AIGC、生产流程变革、产业提效等场景表现出巨大的潜力。大模型经过海量数据的预训练，通常具有良好的通用性和泛化性。用户基于“大模型预训练+微调”开发范式即可在实际业务场景取得理想的效果。从经济成本和时间成本来看，预训练是构筑各种行业模型的主要部分，优化大模型预训练具有非常重要的意义。

Open AI研究表明：大模型表现好坏强烈依赖于模型规模，弱依赖于架构；模型表现随着计算量、数据量和参数量提升；模型表现随着训练数据量和参数量的提升是可预测的。总体来讲，大参数量、大数据量、大计算量已经成为大模型表现好的主要因素。

来源：OpenAI Scaling laws for neural language models

这样的趋势给大模型训练带来什么挑战呢？

首先是算力问题。1750亿参数量的GPT-3训练3000亿token，需要算力3.14e11 TFLOPs，千卡A100集群训练时长需要22天左右（算力利用率约为50%）；1.8万亿参数的GPT-4模型，训练13万亿token，需要算力2.15e13TFLOPs，2.5万卡A100训练时长达到90~100天（算力利用率32%~36%）。

其次是显存容量问题。1750亿参数量的GPT-3预训练大约需要3TB内存，大模型训练在短序列长度时，模型参数是内存占用的主要部分，在长序列长度时，激活内存是主要部分。总体来说，随着序列增长，需要的内存越来越大。

最后是通信开销问题。大模型预训练的高算力和大内存诉求往往通过分布式集群scale out的方式应对，但这将带来相当大的通信开销。具体包括模型并行通信开销、数据并行通信拖尾开销、流水并行的通信开销，另外还有流水并行引入的bubble。通常情况下，通信耗时约占E2E耗时的10%~30%，当存在更大通信域时，通信占比会更大。

因此，大模型预训练需要解决三个核心问题：大模型可部署，在内存受限的AI加速卡上放得下；充分发挥算力，提升计算效率，让训练流程更快；提升通信性能，降低通信开销，让计算更专注。

为了释放昇腾硬件算力，昇腾AI异构计算架构CANN发布更开放、更易用的CANN 7.0版本，全面兼容业界的AI框架、加速库和主流大模型，同时通过大颗粒算子深度融合、Kernel调度策略优化、通信并发流水等技术手段，解决大模型训练核心问题，使能大模型性能深度优化。

1 支持分布式切分策略+内存优化策略，让大模型放得下

学术界和工业界发明了很多大模型计算加速策略，包括最为经典的3D并行、序列并行、重计算、ZeRO系列的内存优化策略等等。通过这些并行策略，解决大模型放得下、训的快问题。基于昇腾AI处理器的多样算力和丰富的内存资源，异构计算架构CANN提供完备的技术栈功能，支持各种并行策略部署，也有很好的扩展能力，能支持新的并行算法和策略。下面来列举下在大模型训练中常用的计算加速策略：

3D并行（TP/PP/DP）

序列并行

来源：Reducing Activation Recomputation in Large Transformer Models

Checkpoint完全重计算

选择性重计算

Self-attention中的softmax和dropout算子计算结果占用内存大，但计算量相对少，不保留正向计算结果到反向，在反向计算流程可以重新计算softmax和dropout的结果。

来源：Reducing Activation Recomputation in Large Transformer Models

内存优化：ZeRO1/2/3

来源：ZeRO Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models

2 充分发挥昇腾算力，提升计算效率，让模型跑得更快

在大模型计算优化方面，CANN通过高频算子优化、大颗粒算子融合、构建Transformer加速库等提升大模型计算效率。在调度方面，CANN通过执行器优化、算子Kernel重构等有效减少或避免host bound，提升算子在Host侧的下发性能。

1、高频算子优化，充分利用L1/L2 cache，发挥cube大算力

来源：Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM

矩阵乘MatMul算子是大模型的高频算子，在GPT-3模型中，占60%以上的计算量。CANN通过算子tiling优化合理切分数据，通过算子流水优化使得数据搬运与计算流水并行，同时，通过cube与vector算子融合，减少内存使用，最终MatMul算子Cube利用率提升显著，性能达到业界先进水平。

2、Flash/Sparse Attention大颗粒算子融合，减少显存耗用，提升计算性能

CANN基于Ascend C编程语言开发了Flash/Sparse Attention算子，支持fp16、bf16、fp32多种数据类型计算，并支持8K及以上的长序列，在bloom、llama、gpt-3等大模型有很好的应用。相对稠密模型，CANN还针对MOE稀疏模型进行了重要的优化，通过MOE融合算子优化内存占用，并实现All-to-All通信与计算并发流水，大幅度提升性能。

3、构筑Transformer加速库提升核心Kernel性能，助力模型加速

基于Transformer，业界已经诞生了很多大模型，CANN针对这些模型进行泛化性分析，构筑Transformer加速库，主要包括FlashAttention、MOE FFN、Norm类等等，加速库为大模型训练保证了高性能下界，客户基于此可以快速改造写出性能更优的算子。

Transformer高性能库构建策略

4、高性能Kernel动态调度和下发，有效减少或避免host bound

大模型训练不仅要提升AI Core上算子的计算性能，也需提升算子在host侧的下发性能。若host侧下发算子不及时，可能会导致AI Core空闲等待，算力利用率降低（即host bound现象）。为此，CANN通过重构runtime执行框架，包括优化执行图，提供多种策略调度器，可根据模型结构特点选择最优调度策略，重构算子的Shape推导、tiling策略实现高性能Kernel，采用用户态直通device、Host2Device快速拷贝技术实现高性能kernel launch，多措并举使能Tiling和Launch性能倍增，有效减少或避免host bound。

3 降低通信开销，让计算更专注

大模型训练随着集群规模和通信域的增大，通信耗时占比升高，逐渐成为主要性能矛盾。提升通信性能、降低通信开销显得愈发重要。学术界和工业界发明了很多高性能通信算法，在此不一一介绍。下面介绍两个充分利用通信带宽的优化点：

跨server all-reduce场景：SDMA&RDMA通信流水化

跨server实现all reduce一般分为四个阶段：server内reduce scatter、server间reduce scatter、server间all-gather，server内reduce scatter，在同一时刻，server间链路和server内链路只有一个在工作，由此会造成带宽的浪费。将通信数据切片排布成流水，使server内和server间的链路并发利用起来，通过小步快跑方式节省通信耗时。