图解大模型训练之：Megatron源码解读2，模型并行
源码解读系列将和大家一起来读megatron的pretrain部分代码。
在源码解读第一篇中，我们讲解了如何做「分布式环境初始化」，即按照dp/tp/pp对进程进行分组，并为每个进程指定gpu。在这一章中，我们将一起读「模型并行部分」：如何切分模型，并搬入分布式环境定义好的dp/tp/pp组中。
「本文将提供：」
详细的图解。画图说明代码的设计架构，讲清代码想做一件什么事。 详细的代码注释。在图解的基础上，提取核心代码部分，并附上注释。 「如何利用本文提高源码阅读效率：」
先看一~三部分。了解模型并行的设计思想、整体框架及入口函数。 打开megatron源码，找到入口函数，开始阅读。 阅读中的每一块细节，可参考四～八部分。 「阅读本文前置知识：」
图解大模型训练之：张量模型并行，megatron-lm 图解大模型训练之：megatron源码解读1，分布式环境初始化 「本文目录：」
一、模型概述
二、模型切割在做一件什么事
2.1 模型切割设计思想 2.2 随机种子 三、模型并行框架
3.1 模型并行入口函数 3.2 定义并搬运模型 3.3 分布式模型：codegeex 四、megatronmodule
五、emebdding
六、vocabparallelemebdding
七、parallelselfattention：分布式block的一般套路
7.1 列切割：columnparallellinear 7.2 行切割：rowparallellinear 7.3 parallelselfattention 八、crossentropy
8.1 计算logit 8.2 计算交叉熵 九、筋疲力尽的总结
十、参考（本文相关源码与论文）
一、模型概述 前文说过，用megatron做分布式训练的开源大模型有很多，我们选用的是thudm开源的codegeex（代码生成式大模型，类比于openai codex）。选用它的原因是“完全开源”与“清晰的模型架构和预训练配置图”，能帮助我们高效阅读源码。我们再来回顾下这两张图。
「模型架构」
「预训练配置」
由图可知，codegeex在预训练中采用的是8头tp（同一个node内的8张卡做tp，8张卡组成一个完整的模型），192头dp（192个node间做dp），一共1536块gpu进行训练。
「【阅读提醒】：如果你对gpt模型比较熟悉，则不需要花时间细看codegeex架构图也能无障碍阅读本文。架构图只是在涉及模型细节时，可以对照着看。」
二、模型切割在做一件什么事 2.1 模型切割设计思想 回顾一下，在初始化分布式环境中，我们根据dp/tp/pp组设置并划分了进程，确定了模型的切割方法，如下图：（注意：这并不是codegeex的划分框架，而是一个更广义的例子，细节可阅读上篇讲解）
接下来，我们就可以根据这个框架来切割模型了。pytorch默认将模型（nn.module）定义在cpu上，因此，我们在cpu上定义并初始化模型，然后将其搬运到当前进程所对应的gpu上，整个过程如下图：首先，我们是面向进程编程的，也就是整份脚本处理的是发生在1个进程上的事情。这样做的好处是，我们只需要维护1份脚本，然后将其发去不同机器的各张卡上执行，就能实现全局的并行。
但是，1个进程处理的是模型的不同部分，比如gpt模型，它的pre层涉及到embedding计算，post层涉及到softmax和loss的计算，这样每个进程上处理的模型是不一样的，这时怎么办呢？别忘了，我们能够取到进程id（全局或dp/tp/pp组内的），这样我们就能通过进程id，写if...else...来解决模型差异化问题了。
明确了这个思想，现在我们可以开始写代码了，我们有两种方式对模型进行切割：
「方案一：」先定义出完整的模型，并对模型参数做初始化，然后根据进程id取出相应子模型，搬运到gpu上 「方案二：」直接根据进程id，设计好当前子模型，做参数初始化，搬运到gpu上 这两者的核心差别，在于“随机种子”的设定。
2.2 随机种子 在分布式训练中，「随机种子是非常重要的，它关系到模型是否能够复现」。例如我们采取activation checkpoint的技术来节省显存时，在backward过程中我们需要重算forward得到activation，这时候就需要我们完整复现之前forward的过程，各类参数的初始化结果也要和之前完全一致。
我们来看几个例子：
例1: word embedding we1和we2间需要采用不同的随机种子。因为若采用相同的随机种子，则we1和we2的结果完全一样，这不等价于先随机初始化we，再将它进行切割。
例2: dropout 左侧方框中的2个dropout，在初始化时需要用不同的随机种子。因为这样才等价于对完整的dropout做初始化，然后再切割。右侧方框中的dropout，需要用相同的随机种子（虽然右边只画了1个dropout，但其实是2个dropout，每块gpu上各一个，因为此时两块gpu上的输出已经allreduce，是完全一致的。做完allreduce后，两块gpu继续独立计算，因此实际上有两个dropout）。
关于随机种子设定的一般结论 从例子中，我们可以得出一个结论：「一般在tp/pp组内，设定不同的随机种子。而在dp组内，设定相同的随机种子。」 这只是一个一般结论，我们可以根据实际情况去调整。
最后，回到模型切割上，方案1（先做整体初始化再切割）在代码里被称为“cpu上的初始化”（_initialize_affine_weight_cpu），方案2（直接对局部初始化）被称为“在gpu上的初始化”(_initialize_affine_weight_gpu)。我们会在切割部分的代码里经常看见它们。
三、模型并行框架 现在，我们可以来看具体的代码了
3.1 模型并行入口函数 模型并行部分的代码入口依然在megatron/training.py的pretrain函数下，代码如下：
def pretrain( train_valid_test_dataset_provider, model_provider, forward_step_func, valid_forward_step_func=none, extra_args_provider=none, args_defaults={},): # 1.初始化分布式环境(源码解读1内容) initialize_megatron( extra_args_provider=extra_args_provider, args_defaults=args_defaults ) ... # 2、模型并行：定义模型架构，并切割模型（本文重点） model, optimizer, lr_scheduler = setup_model_and_optimizer(model_provider) ... # 3、构造train/val/test数据集（下一篇将讲述） ... ( train_data_iterator, valid_data_iterator, test_data_iterator, ) = build_train_valid_test_data_iterators(train_valid_test_dataset_provider) ... # 4、训练（下下一篇将讲述） iteration = train( forward_step_func, valid_forward_step_func, model, optimizer, lr_scheduler, train_data_iterator, valid_data_iterator, ) ... 由代码可知，setup_model_and_optimizer是整个模型并行的入口函数，如下图，它主要由”「定义模型架构并切割模型」“，“「设置optimizer」”和“「设置学习率」”三部分组成。我们关注的重点在第一部分上(get_model)。
3.2 定义并搬运模型 get_model的内容可简化成下图：
get_model函数主要做了两件事：
在cpu上定义模型。pytorch默认在cpu上定义模型(nn.module)。model_provider是一个函数，调用它即可返回cpu版的模型，也就是一个codegeex类，这个将是下文要介绍的重点。
把模型从cpu搬运至gpu上。这里有两种方法可供选择：
「显式搬运。」即手动将模型搬运到当前进程所对应的gpu上 「权重精度设定。」由zero的思想可知，在模型训练中，把权重精度从fp32降至fp16，是一种节省显存的好办法。如果确定使用这种优化办法，将模型搬运到gpu上后，我们需要修改精度。 「初始化dp组」。这里指的是定义dp组间forward、backward和梯度计算与通讯等方法。在megatron中，tp和pp组的这些方法是人为定义的（在定义cpu模型时已设置好，我们将在下文讲codegeex细节时看到），而dp组则是可以用现成的（torch的distributeddataparallel）。在具体使用时，我们可以：（1）直接调用distributeddataparallel。或（2）在distributeddataparallel这个类的基础上做一些改进，例如增加对碎片化内存的管理，对计算梯度时的精度控制等。 「方案一：借助deepspeed进行管理」。在源码解读1中我们提过，秉持着万物皆可wrap的原则，按照deepspeed官网教程，只需要在megatron的某些文件中插入相应代码，就可以让deepspeed来管理模型的分布式、dp组间的显存优化等，这里同理。 「方案二：手动搬运管理。」这里需要我们以下事情： get_model函数的核心代码如下（一切尽在注释中）：
def get_model(model_provider_func): build the model. args = get_args() # 1、定义并构建cpu版模型 if ( # 1.1、当分布式进行框架采用virtual pipeline (是nvdia后续提出的对megatron的优化方法，可先忽略不看) mpu.get_pipeline_model_parallel_world_size() > 1 and args.virtual_pipeline_model_parallel_size is not none ): model = [] for i in range(args.virtual_pipeline_model_parallel_size): mpu.set_virtual_pipeline_model_parallel_rank(i) # set pre_process and post_process only after virtual rank is set. pre_process = mpu.is_pipeline_first_stage() post_process = mpu.is_pipeline_last_stage() this_model = model_provider_func( pre_process=pre_process, post_process=post_process ) model.append(this_model) else: # 1.2 其余情况 # 判断当前进程是否是pp组的第一个进程（例如第一部分图例中pp组的g0） pre_process = mpu.is_pipeline_first_stage() # 判断当前进程是否是pp组的最后一个进程（例如第一部分图例中pp组的g12） post_process = mpu.is_pipeline_last_stage() # 构建cpu版codegeex模型 model = model_provider_func(pre_process=pre_process, post_process=post_process) ... # 2、将模型从cpu搬运到gpu上 # 2.1 如果采用megatron-deepspeed的方式，则直接返回模型，后面的搬运，数据并行等工作将由deepspeed来完成 # ref：https://www.deepspeed.ai/tutorials/megatron/ if args.deepspeed: return model # 将当前进程所维护的模型，从cpu搬运到gpu上（gpu即为在初始化时为当前进程分配的那块gpu） print(f > moving model to gpu ..., flush=true) for model_module in model: model_module.cuda(torch.cuda.current_device()) print(f > moving to gpu done, flush=true) # fp16转换（pytorch默认模型参数精度为fp32，依需决定计算过程中是否要转成fp16，节省显存） if args.fp16 or args.bf16: print(f > converting model to fp16 ..., flush=true) model = [float16module(model_module, args) for model_module in model] print(f > converting to fp16 done, flush=true) # 采用pytorch定义的distributeddataparallel管理数据并行 if args.ddp_impl == torch: i = torch.cuda.current_device() model = [ torchddp( model_module, device_ids=[i], output_device=i, process_group=mpu.get_data_parallel_group(), # 数据并行的组 ) for model_module in model ] return model # 采用自定义的distributeddataparallel管理数据并行 # 即在pytorch的distributeddataparallel的基础上，自己再定义内存管理、梯度精度等计算方式，更有效利用显存 if args.ddp_impl == local: # 自定义的数据并行类在megatron/model/distributed.py下 print(f > creating ddp model ..., flush=true) model = [ localddp( model_module, args.accumulate_allreduce_grads_in_fp32, args.use_contiguous_buffers_in_ddp, ) for model_module in model ] print(f > creating ddp model done, flush=true) return model raise notimplementederror( unknown ddp implementation specified: {}. exiting..format(args.ddp_impl) ) 特别说明的是，前文提过模型的首尾两层和中间层的架构可能不一样，因此我们通过pre_process 和post_process来做区分。（当然你也能选择用进程序id，只是首尾两层经常被q到，所以这里单独明确了下）。对codegeex来说，由它预训练配置可知，它的pp并行度为1，也就是1块gpu上涵盖了模型的第一层至最后一层，所以pre_process和post_process实际上没有用到。感兴趣的朋友可以阅读nvidia megatron源码下关于bert、gpt2的预训练代码，具体了解pre_process和post_process在定义模型时起的作用。
3.3 分布式模型：codegeex 现在，我们来看最核心的分布式模型：codegeex类。
前文说过，1个脚本处理的是1个进程上发生的事情，而1个进程对应的是模型的一部分。单进程的架构如下：
图中每个方框都表示源码里定义的一个nn.module 类（除了最上的方框外）具体定义为：
codegeex: 定义一块gpu上的模型。它由transformerlanguagemodel 和_vocabparallelcrossentropy这两个核心类组成。 transformerlanguagemodel：定义每块gpu上输入层embedding和中间block层的结构 embedding: 定义每块gpu上输入层embedding结构及相关计算，输出结果已allreduce（tp组间） paralleltransformer：定义每块gpu上所有中间blocks的结构及相关计算，输出结果已allreduce（tp组间） paralleltransformerlayer: 定义每块gpu上单个block的结构及相关计算，输出结果已allreduce（tp组间） parallelselfattention: 定义每块gpu上单个block中，attention的结构及相关计算，输出结果已allreduce（tp组间） parallelmlp: 定义每块gpu上单个block中，mlp层的结构及相关计算，输出结果已allreduce（tp组间）。 _vocabparallelcrossentropy: torch.autograd.function，定义每块gpu上，输出层embedding、softmax和loss等结构及相关计算。 「为什么需要对输出做allreduce？」回顾megtron理论部分的讲解，在纵向切割模型时，megatron是在输入x完整的情况下，设计模型切割的方式的。因此，对于模型的每一层输出，我们都要在tp组间做allreduce，来保证下一层拿到的输入也是完整的。类名字中的parallel，也是指在tp组中做并行，如下图所示：
到这一步，我们终于把模型切割部分的整体流程讲完了。「虽然我们是以codegeex为例，但这个流程图可以看作是通用的。」不同模型间只有模型具体结构、dp/tp/pp组设置这些方面的差别，整个并行框架是通用的。下面，我们来探究图中所绘的各个类的细节。
四、megatronmodule 上面所绘制的几类，并不是直接继承自nn.module ，而是皆继承于自定义的class megatronmodule(torch.nn.module)。我们说过，gpt类模型，输入和输出层共用一个word embedding。因此，这个类的主要作用，就是令pp组的第一个进程和最后一个进程满足这个条件（不过我不懂为什么要把这个限制放在一个大母类中去做，设计上感觉有点奇怪）。megatronmodule类的整体架构如下：
特别说明，「initialize_word_embedding 并不是某一具体的初始化we方法，它只是起到如图所说的强制作用。」
megatronmodule的代码如下（一切尽在注释中）：
class megatronmodule(torch.nn.module): megatron specific extensions of torch module with support for pipelining. def __init__(self, share_word_embeddings=true): super(megatronmodule, self).__init__() # input和output是否要共享一套we self.share_word_embeddings = share_word_embeddings def state_dict_for_save_checkpoint( self, destination=none, prefix=, keep_vars=false ): use this function to override the state dict for saving checkpoints. # 模型训练中，及时将参数保存到指定位置（设置checkpoint）， # 这样在训练出问题时，可以从checkpoint点重新load参数，继续训练 return self.state_dict(destination, prefix, keep_vars) def word_embeddings_weight(self): 获取word_embedding if mpu.is_pipeline_first_stage(ignore_virtual=true): return self.language_model.embedding.word_embeddings.weight if mpu.is_pipeline_last_stage(ignore_virtual=true): if not self.share_word_embeddings: raise exception( # 强制要求共享一套embedding word_embeddings_weight() called for last stage, but share_word_embeddings is false ) return self.word_embeddings.weight # 参见initialize_word_embeddings中we的定义 raise exception( # 如果当前进程是pp组的中间进程，则其上未维护we，因此当然获取不到 word_embeddings_weight() should be called for first and last stage only ) def initialize_word_embeddings(self, init_method_normal): 强制pp组最后一个进程初始化we时，直接使用pp组第一个进程的we args = get_args() if not self.share_word_embeddings: # 强制share embeddingg raise exception( initialize_word_embeddings() was called but share_word_embeddings is false ) # pp组并行度为1时，第一层和最后一层都在一块gpu上，天然共享we，无需做强制 if args.pipeline_model_parallel_size == 1: return # --------------------------------------------------- # 如果流水线并行的度不为1时，依次做三件事： # 【初始化时】： # 1、在pp组最后一个进程上初始化一个we，令其取值全为0 # 2、在pp组第一个进程与最后一个进程间做一次allreduce，保证两者的we完全一致 # 【训练时】： # 3、每次想在pp组第一个/最后一个进程上使用we时，要做一次通信，保证两者用的we完全一致 if mpu.is_pipeline_last_stage(): # 若当前进程是pp组最后一个进程 assert not mpu.is_pipeline_first_stage() self._word_embeddings_for_head_key = word_embeddings_for_head # 初始化一个we（已按vocab_size维度切割，可参见megatron原理篇对we的讲解） # vocabparallelembedding将在下文详细讲解 self.word_embeddings = mpu.vocabparallelembedding( args.padded_vocab_size, # vocab_size args.hidden_size, # embed_dim init_method=init_method_normal(args.init_method_std), # 初始化方法（在model/utils.py下） ) # 用0填充we（等待下面做allreduce后取得第一个进程上的we） self.word_embeddings.weight.data.fill_(0) self.word_embeddings.weight.shared = true if torch.distributed.is_initialized(): if mpu.is_pipeline_first_stage() or mpu.is_pipeline_last_stage(): # 若当前进程是pp组第一个或最后一个进程 # 在两进程间做allreduce，保证它们使用的we完全一致 # mpu.get_embedding_group：在源码解读1中讲过，是除dp/tp/pp之外设置的又一进程组， # 主要就是用来做关于we的通讯 torch.distributed.all_reduce( self.word_embeddings_weight().data, group=mpu.get_embedding_group() ) else: print( warning! distributed processes aren't initialized, so word embeddings in the last layer are not initialized. if you are just manipulating a model this is fine, but this needs to be handled manually. if you are training something is definitely wrong. ) 五、embedding emebdding类定义了word/position/segment embedding，并定义输入x过embedding层的计算方法。关键属性和方法如下图：
self.word_embeddings：来自自定义的vocabparallelembedding （下面会详述） 。「含“parallel”则意味着参数在tp组间做了切割」。因此self.word_embeddings 是切割好的we。每个进程上维护根据自己进程序号所取下的那块we（例如下图中的we1，we2，图片来自megatron原理篇）： self.position_embeddings和self.tokentype_embeddings 这两者都和输入x相关，而输入x是不做切割的，因此这两者也无需切割。
state_dict_for_save_checkpoint和load_state_dict。在源码注解里，这两个函数分别给出了easy load 和customize load的注释，这个注释不是很贴切。实际上，前者用于在模型训练过程中及时读取当前参数，及时保存（做checkpoint）；后者则一般用于模型的重载，例如训到一半挂掉了，我们就重新初始化一个新模型，重载上个checkpoint保存下的权重。
embedding层代码如下（一切尽在注释中）：
class embedding(megatronmodule): language model embeddings. arguments: hidden_size: hidden size vocab_size: vocabulary size max_sequence_length: maximum size of sequence. this is used for positional embedding embedding_dropout_prob: dropout probability for embeddings init_method: weight initialization method num_tokentypes: size of the token-type embeddings. 0 value will ignore this embedding def __init__( self, hidden_size, # 每个token的向量维度 vocab_size, # 词表大小 max_sequence_length, # 最长序列长度 embedding_dropout_prob, # dropout probability for embeddings init_method, # 初始化权重的方法 num_tokentypes=0, # 类似于bert中的segment type ): super(embedding, self).__init__() args = get_args() self.hidden_size = hidden_size self.init_method = init_method self.num_tokentypes = num_tokentypes self.max_sequence_length = max_sequence_length # we size: (vocab_size//tp_n, hidden_size) # tp_n表示tp组模型并行度 self.word_embeddings = mpu.vocabparallelembedding( vocab_size, self.hidden_size, init_method=self.init_method) self._word_embeddings_key = 'word_embeddings' self.vocab_size = vocab_size # pe size: (max_seq_len, hidden_size) self.position_embeddings = torch.nn.embedding( max_sequence_length, self.hidden_size) self.position_embeddings = self.position_embeddings.half() self._position_embeddings_key = 'position_embeddings' # initialize the position embeddings. self.init_method(self.position_embeddings.weight) # te_size:(num_tokentypes, hidden_size) # te类似于bert中的segment embedding self._tokentype_embeddings_key = 'tokentype_embeddings' if self.num_tokentypes > 0: self.tokentype_embeddings = torch.nn.embedding(self.num_tokentypes, self.hidden_size) # initialize the token-type embeddings. self.init_method(self.tokentype_embeddings.weight) else: self.tokentype_embeddings = none # embeddings dropout self.embedding_dropout = torch.nn.dropout(embedding_dropout_prob) def add_tokentype_embeddings(self, num_tokentypes): 如果在pretrain阶段未定义te，而在fine-tune阶段te，则可通过此函数添加 if self.tokentype_embeddings is not none: raise exception('tokentype embeddings is already initialized') if torch.distributed.get_rank() == 0: print('adding embedding for {} tokentypes'.format(num_tokentypes), flush=true) self.num_tokentypes = num_tokentypes self.tokentype_embeddings = torch.nn.embedding(num_tokentypes, self.hidden_size) # initialize the token-type embeddings. self.init_method(self.tokentype_embeddings.weight) def forward(self, input_ids, position_ids, tokentype_ids=none): 定义输入x过embedding层的计算方法 # words_embeddings size = (b, seq_len, hidden_size) # 再次注意：self.word_embeddings做forward时，最终的输出结果时allreduce的（见上图） words_embeddings = self.word_embeddings(input_ids) # position_embeddings size = （b, seq_len, hidden_size） position_embeddings = self.position_embeddings(position_ids) # embedding = we + pe # embedding size = (b, seq_len, hidden_size) embeddings = words_embeddings + position_embeddings # 依需要决定是否增加te if tokentype_ids is not none: assert self.tokentype_embeddings is not none embeddings = embeddings + self.tokentype_embeddings(tokentype_ids) else: assert self.tokentype_embeddings is none # dropout. embeddings = self.embedding_dropout(embeddings) return embeddings def state_dict_for_save_checkpoint( self, destination=none, prefix='', keep_vars=false, ): for easy load. 在模型训练过程中及时读取当前参数，方便及时保存（做checkpoint） 篇幅限制，这里不展示细节 ... def load_state_dict(self, state_dict, strict=true): customized load. 用于模型的重载。例如训到一半挂掉了，我们就重新初始化一个新模型， 重载上个checkpoint保存下的权重。 篇幅限制，这里不展示细节 ... 六、vocabparallelembedding 该类用于定义分布式的word embedding，整体架构如下，同样只列举了核心属性和方法：
具体代码如下，可以特别关注「初始化和forward」部分，同时建议大家阅读理论篇中关于这一过程的详细讲解（一切尽在注释中）
class vocabparallelembedding(torch.nn.module): embedding parallelized in the vocabulary dimension. this is mainly adapted from torch.nn.embedding and all the default values are kept. arguments: num_embeddings: vocabulary size. embedding_dim: size of hidden state. init_method: method to initialize weights. def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim, init_method=init.xavier_normal_): super(vocabparallelembedding, self).__init__() # keep the input dimensions. self.num_embeddings = num_embeddings # vocab_size self.embedding_dim = embedding_dim # hidden_state. # set the detauls for compatibility. self.padding_idx = none self.max_norm = none self.norm_type = 2.0 self.scale_grad_by_freq = false self.sparse = false self._weight = none # 当前进程所在tp组进程总数 self.tensor_model_parallel_size = get_tensor_model_parallel_world_size() # 根据当前进程在tp组中的序号，确定其所需维护的we部分，沿着vocab维度对we进行切割 # 例如，进程id=0, 维护词表序号[0,5)范围内的数据；进程id=1，维护[5,10) ( self.vocab_start_index, self.vocab_end_index, ) = vocabutility.vocab_range_from_global_vocab_size( self.num_embeddings, get_tensor_model_parallel_rank(), self.tensor_model_parallel_size, ) # 计算当前进程维护的词表大小 self.num_embeddings_per_partition = ( self.vocab_end_index - self.vocab_start_index ) # 对we做初始化 args = get_args() # 读取预训练参数配置 if args.use_cpu_initialization: # cpu上做初始化 self.weight = parameter( # 在cpu上先生成一个完整的we torch.empty( self.num_embeddings_per_partition, self.embedding_dim, dtype=args.params_dtype, # dtype=torch.float32, ) ) # 对cpu上的we做切割（随机种子在初始化分布式中已设定好，不用变） _initialize_affine_weight_cpu( self.weight, self.num_embeddings, self.embedding_dim, self.num_embeddings_per_partition, 0, init_method, # 初始化权重的方法，例如xavier之类 ) else: # 在gpu上做初始化 self.weight = parameter( # 生成一个切割好的we torch.empty( self.num_embeddings_per_partition, self.embedding_dim, device=torch.cuda.current_device(), dtype=args.params_dtype, # dtype=torch.float32, ) ) # 在gpu上做初始化，注意tp组内不同进程采用不同的随机种子 _initialize_affine_weight_gpu( self.weight, init_method, partition_dim=0, stride=1 ) def forward(self, input_): 定义输入x过we的计算方法，输出结果已经过allreduce if self.tensor_model_parallel_size > 1: # 如果使用tp # 如果在当前进程维护的we上，找不到对应的单词，那么对应位置就赋0 # 例如当前的数据的tokenid是：[2,7,1,5]，当前维护的词表是[0,1,2](start_index=0, end_index = 3)， # 则mask之后的数据为[2,0,1,0] # build the mask. input_mask = (input_ = self.vocab_end_index ) # mask the input. masked_input = input_.clone() - self.vocab_start_index masked_input[input_mask] = 0 else: masked_input = input_ # 输入x，过当前进程维护的部分we的结果 output_parallel = f.embedding( masked_input, # tensor containing indices into the embedding matrix self.weight, # 切割好的word embedding的权重 self.padding_idx, self.max_norm, self.norm_type, self.scale_grad_by_freq, self.sparse, ) # 当前词表不维护的部分，都设为0 if self.tensor_model_parallel_size > 1: output_parallel[input_mask, :] = 0.0 # # 将tp组各gpu上的结果做allreduce output = reduce_from_tensor_model_parallel_region(output_parallel) return outputdef _initialize_affine_weight_cpu(...): cpu版权重初始化。这个不难，大家可以自己阅读 ... def _initialize_affine_weight_gpu(...): gpu版权重初始化。特别关注设置随机种子部分 ... # 借助deepspeed或自定义的get_cuda_rng_tracker方法，对随机种子进行操作 # get_cuda_rng_tracker细节，大家可自行阅读源码 if ds_checkpointing.is_configured(): global get_cuda_rng_tracker get_cuda_rng_tracker = ds_checkpointing.get_cuda_rng_tracker with get_cuda_rng_tracker().fork(): init_method(weight) 七、parallelselfattention：分布式block的一般套路 【阅读提示】：阅读本节时可：
对照第一部分codegeex框架图 对照megatron理论篇对矩阵切分的讲解 首先来看切割attention的示意图，由图可知，「对qkv矩阵，采用“列切割”，对线性矩阵b，采用“行切割”」。这样设计的好处是，在经过qkv的计算后，各进程在不用通讯的前提下，继续做线性计算，直到最后一步才allreduce，起到降低通讯成本的作用：
我们先单独来看“列切割”与“行切割”的实现代码。megatron将它们定义成了两个nn.module类。
7.1 列切割：columnparallellinear 列切割示意图如下：
f和g是两个共轭算子，可理解为两个torch.autograd.function类。在这个类下，我们可以「根据需要重写forward和backward方法」。
f: 「forward中，直接copy输入；backward中，对梯度做allreduce」。在代码里定义为class _copytomodelparallelregion(torch.autograd.function)
g: 「forward中，all-gather输出；backward中，对梯度做split」（每张卡经过all-gather已有完整的y了，因此以y为起点计算梯度后，沿着列做split就可得到y1和y2的梯度）。在代码里定义为class _gatherfrommodelparallelregion(torch.autograd.function)
class columnparallellinear(torch.nn.module): linear layer with column parallelism. the linear layer is defined as y = xa + b. a is parallelized along its second dimension as a = [a_1, ..., a_p]. arguments: input_size: first dimension of matrix a. output_size: second dimension of matrix a. bias: if true, add bias gather_output: if true, call all-gether on output and make y avaiable to all gpus, otherwise, every gpu will have its output which is y_i = xa_i init_method: method to initialize weights. note that bias is always set to zero. stride: for the strided linear layers. keep_master_weight_for_test: this was added for testing and should be set to false. it returns the master weights used for initialization. skip_bias_add: this was added to enable performance optimations where bias can be fused with other elementwise operations. we skip adding bias but instead return it. # 该类定义了切割后的权重w，例如对上图来说，w1和w2都可分别视为该类的一个实例 def __init__( self, input_size, # w的第一个维度 output_size, # w的第二个维度 bias=true, # 是否需要引入bias gather_output=true, # 决定是否要将y1和y2做all-gather init_method=init.xavier_normal_, stride=1, keep_master_weight_for_test=false, skip_bias_add=false, params_dtype=none, skip_init=false, device=none, ): super(columnparallellinear, self).__init__() # keep input parameters self.input_size = input_size self.output_size = output_size self.gather_output = gather_output # divide the weight matrix along the last dimension. # 当前进程所在tp组的总进程数 world_size = get_tensor_model_parallel_world_size() # 每块gpu上维护的hidden_size的大小，等于 原hidden_zize // tp组总进程数 self.output_size_per_partition = divide(output_size, world_size) self.skip_bias_add = skip_bias_add self.params_dtype = params_dtype self.device = device # parameters. # note: torch.nn.functional.linear performs xa^t + b and as a result # initialize weight. args = get_args() # 取得命令行所有的参数 if not skip_init: if args.use_cpu_initialization: # cpu上初始化 self.weight = parameter( torch.empty( self.output_size_per_partition, self.input_size, dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype, ) ) self.master_weight = _initialize_affine_weight_cpu( # self.weight, self.output_size, self.input_size, self.output_size_per_partition, 0, init_method, stride=stride, return_master_weight=keep_master_weight_for_test, ) else: # gpu上初始化 self.weight = parameter( torch.empty( self.output_size_per_partition, self.input_size, device=self.device if self.device is not none else torch.cuda.current_device(), dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype, ) ) _initialize_affine_weight_gpu( self.weight, init_method, partition_dim=0, stride=stride ) else: self.register_parameter(weight, none) # 对bias做处理，道理同weight if bias and not skip_init: if args.use_cpu_initialization: # cpu上初始化 self.bias = parameter( torch.empty(self.output_size_per_partition, dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype) ) else: self.bias = parameter( # gpu上初始化 torch.empty( self.output_size_per_partition, device=self.device if self.device is not none else torch.cuda.current_device(), dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype, ) ) set_tensor_model_parallel_attributes(self.bias, true, 0, stride) # always initialize bias to zero. with torch.no_grad(): self.bias.zero_() else: self.register_parameter(bias, none) def forward(self, input_): # 定义列切割中的f算子 # 调用copy_to_tensor_model_parallel_region则新建一个_copytomodelparallelregion实例（见下） input_parallel = copy_to_tensor_model_parallel_region(input_) bias = self.bias if not self.skip_bias_add else none # 定义bias output_parallel = f.linear(input_parallel, self.weight, bias) # x * 切割好的权重 # 决定是否要对每个进程上的输出结果做all-reduce if self.gather_output: # 定义列切割中的g算子 # 调用gather_from_tensor_model_parallel_region则新建一个_gatherfrommodelparallelregion实例（见下） output = gather_from_tensor_model_parallel_region(output_parallel) # 把各gpu上的输出按照列gather起来后，作为最终输出 else: output = output_parallel # 否则最终输出还是自己算的那块gpu output_bias = self.bias if self.skip_bias_add else none return output, output_bias# 列切割中的f与gclass _copytomodelparallelregion(torch.autograd.function): pass the input to the model parallel region. # 列切割下的f算子 # forward：copy输入 # backward：对梯度做allreduce @staticmethod def symbolic(graph, input_): return input_ @staticmethod def forward(ctx, input_): return input_ @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return _reduce(grad_output)class _gatherfrommodelparallelregion(torch.autograd.function): gather the input from model parallel region and concatinate. # 列切割中的g算子 # forward：all-gather输出 # backward：对梯度，沿着列方向做split @staticmethod def symbolic(graph, input_): return _gather(input_) @staticmethod def forward(ctx, input_): return _gather(input_) @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return _split(grad_output) 7.2 行切割：rowparallellinear f: forward中，按列split输入；backward中，all-gather梯度 g: forward中，allreduce输出；backward中，直接输出梯度，无需做任何通讯（因为经过g的foward，每块gpu上已拥有了yi和y，则根据图中g的backward公式可知，每块gpu可独立计算梯度） 代码如下：
class rowparallellinear(torch.nn.module): linear layer with row parallelism. the linear layer is defined as y = xa + b. a is parallelized along its first dimension and x along its second dimension as: - - | a_1 | | . | a = | . | x = [x_1, ..., x_p] | . | | a_p | - - arguments: input_size: first dimension of matrix a. output_size: second dimension of matrix a. bias: if true, add bias. note that bias is not parallelized. input_is_parallel: if true, we assume that the input is already split across the gpus and we do not split again. init_method: method to initialize weights. note that bias is always set to zero. stride: for the strided linear layers. keep_master_weight_for_test: this was added for testing and should be set to false. it returns the master weights used for initialization. skip_bias_add: this was added to enable performance optimations where bias can be fused with other elementwise operations. we skip adding bias but instead return it. def __init__( self, input_size, output_size, bias=true, input_is_parallel=false, init_method=init.xavier_normal_, stride=1, keep_master_weight_for_test=false, skip_bias_add=false, params_dtype=none, skip_init=false, device=none, ): super(rowparallellinear, self).__init__() # keep input parameters self.input_size = input_size self.output_size = output_size self.input_is_parallel = input_is_parallel # divide the weight matrix along the last dimension. world_size = get_tensor_model_parallel_world_size() self.input_size_per_partition = divide(input_size, world_size) self.skip_bias_add = skip_bias_add self.params_dtype = params_dtype self.device = device # parameters. # note: torch.nn.functional.linear performs xa^t + b and as a result # we allocate the transpose. # initialize weight. args = get_args() if not skip_init: if args.use_cpu_initialization: self.weight = parameter( torch.empty( self.output_size, self.input_size_per_partition, dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype, ) ) self.master_weight = _initialize_affine_weight_cpu( self.weight, self.output_size, self.input_size, self.input_size_per_partition, 1, init_method, stride=stride, return_master_weight=keep_master_weight_for_test, ) else: self.weight = parameter( torch.empty( self.output_size, self.input_size_per_partition, device=self.device if self.device is not none else torch.cuda.current_device(), dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype, ) ) _initialize_affine_weight_gpu( self.weight, init_method, partition_dim=1, stride=stride ) else: self.register_parameter(weight, none) if bias and not skip_init: if args.use_cpu_initialization: self.bias = parameter( torch.empty(self.output_size, dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype) ) else: self.bias = parameter( torch.empty( self.output_size, device=self.device if self.device is not none else torch.cuda.current_device(), dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype, ) ) # always initialize bias to zero. with torch.no_grad(): self.bias.zero_() else: self.register_parameter(bias, none) def forward(self, input_): # set up backprop all-reduce. if self.input_is_parallel: input_parallel = input_ else: input_parallel = scatter_to_tensor_model_parallel_region(input_) # matrix multiply. output_parallel = f.linear(input_parallel, self.weight) # all-reduce across all the partitions. output_ = reduce_from_tensor_model_parallel_region(output_parallel) if not self.skip_bias_add: output = output_ + self.bias if self.bias is not none else output_ output_bias = none else: output = output_ output_bias = self.bias return output, output_bias# 行切割中的f和g算子class _scattertomodelparallelregion(torch.autograd.function): split the input and keep only the corresponding chuck to the rank. # 行切割中的f算子 # forward：沿列split输入 # backward：all-gather梯度 @staticmethod def symbolic(graph, input_): return _split(input_) @staticmethod def forward(ctx, input_): return _split(input_) @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return _gather(grad_output) class _reducefrommodelparallelregion(torch.autograd.function): all-reduce the input from the model parallel region. # 行切割中的g算子 # forward：allreduce输出 # backward：正常计算梯度，gpu间无需做任何通讯 @staticmethod def symbolic(graph, input_): return _reduce(input_) @staticmethod def forward(ctx, input_): return _reduce(input_) @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return grad_output 7.3 parallelselfattention 该类的构造如下图：
这张图中透露的核心含义是，「每个进程上维护的都是按列切割完的qkv矩阵」，进程间独立计算，qkv矩阵的输出结果一般不做allreduce。同时，「每个进程上维护的是按行切割完的dense（线型层）矩阵」，attention输出过线性层后的结果，做allreduce。另外，在设置attention_dropout时，同样调用了get_cuda_rng_tracker 方法，令tp组内的进程拥有不同的随机种子。「最后，你可能想问，dense后的dropout去哪里了」？代码里把它定义到了paralleltransformerlayer 下（等于attention + mlp）。
相信有了上面的说明，看这块代码就不难了。篇幅限制，这里不展示代码了。大家可以对照着codegeex架构图，来看这里multi-head attention的计算方式。
parallelmlp，paralleltransformerlayer和paralleltransformer都采用的是一样的套路，也略过不言。
八、crossentropy 现在，终于可以来看模型的最后一层：交叉熵的平行计算。核心类为_vocabparallelcrossentropy
我们在原理篇中讲过交叉熵的并行计算，其优化核心是将通讯量从b*s*v降至b*s。但是megatron代码中定义的交叉熵计算方式，稍微复杂一些，也和我们一般理解的交叉熵有些许差异。所以我们先用图解，来看下代码定义的交叉熵计算流程：
【注】：
对x和y_i来说，(b, s, h)维度下应该画成一个立方体，为了表达简练，这里将b拍平了。 对其余维度中含b的矩阵，b正常表示，即row=b 8.1 计算logit 首先，在使用_vocabparallelcrossentropy 计算交叉熵前，我们需要计算logit。这时我们调用parallel_lm_logits 函数，将模型最后一层的输出x（复习一下，这个x已经在tp组内allreduce了），乘上当前进程上维护的输入层we的转置（复习一下，输入层和输出层共用一套embedding），得到当前进程的logit y_i，「同时我们选择不对输出logit做allreduce」。
你可能会有一个疑惑：「在transformer中，输出层会额外训练一个线性矩阵，来计算logit；为什么在gpt中，可以用输入层we的转置来代替这个线性矩阵？」
这个问题的答案，对理解megatron交叉熵计算也至关重要。我们可「将x*we^t结果理解成“x与we间的相似度”」，例如对y1来说，它的第一行中的每个logit，表示第一个token与词表里每个词的相似度。
注意到每个进程上只维护部分we。例如，假设词表共有5个单词，we1维护前5个单词，we2维护后5个单词。因此再严格来说：「对y1，它的第一行中的每个logit，表示第一个token与词表中前5个词的相似度；对y2，它的第一行中的每个logit，表示第一个token与词表中后5个词的相似度。我们要记住这个含义。」
8.2 计算交叉熵 知道了logit的含义，我们来看交叉熵计算。
首先做了一系列求max的计算，得到基于全局的max(logit)，再将orig_logit - max(logit)，得到处理后的结果。这步理解起来不难，主要目的是为了防止计算溢出。
「接下来，就是基于logit算loss了。」
每个进程上都有一份(b, s)维度的真值，它表示每个token的真值是哪个词（词用id表示）。我们基于这份真值，在y_i上找出真值位置的logit。例如：seq_length = 3，即我们需要对3个token去做预测，假设前两个token的真值在第1个进程所维护的we1中，最后一个token的真值在第2个进程所维护的we2中。那么我们去y1的前两行里，取出真值位置的logit，这个logit表示“token与真值的相似度”，去y2的最后一行里做同样操作。
这样，我们就能得到l1和l2，和真值位置不对应的地方，统一填充0。随后对l1和l2做allreduce，得到l。「l中的每行表示“token与真值间的相似度」
现在，我们回来对y1和y2的每一行求sum(e^logit)，得到e1和e2。将e1和e2做allreduce，得到e。「e中的每行表示“token和词表中所有词相似度的总和”」
我们希望「（token和词表中所有词相似度的总和-token与真值间的相似度) /token和词表中所有词相似度的总和」这个值最小，这个差值就是最终的loss。
8.3 代码 理清了这点，现在可以来看代码了（一切尽在注释中），建议对这块还有疑问的朋友，可以写个test脚本把中间结果打印出来，方便理解：
class _vocabparallelcrossentropy(torch.autograd.function): 分布式计算loss @staticmethod def forward(ctx, vocab_parallel_logits, target): # 1. logit - global max(logit)操作，主要目的是防溢出 logits_max = torch.max(vocab_parallel_logits, dim=-1)[0] # (b, s, 1) torch.distributed.all_reduce( # (b, s, 1) logits_max, op=torch.distributed.reduceop.max, # 找全局最大值 group=get_tensor_model_parallel_group(), ) # subtract the maximum value. vocab_parallel_logits.sub_(logits_max.unsqueeze(dim=-1)) # 原始gpu上维护的logits减去每行最大值（防止溢出） # 2、根据当前进程id，取出当前进程所维护词表序号等信息 # 函数，能够获取当前进程所维护词表的start_index和end_index get_vocab_range = vocabutility.vocab_range_from_per_partition_vocab_size # 这块gpu上logits最后一维的大小，等于所维护的词表的大小（v/n） partition_vocab_size = vocab_parallel_logits.size()[-1] # 取得当前进程所在tp组中的序号 rank = get_tensor_model_parallel_rank() # 取得当前进程所在tp组的总进程数 world_size = get_tensor_model_parallel_world_size() # 取得当前进程所维护的词表的start_index和end_index vocab_start_index, vocab_end_index = get_vocab_range( partition_vocab_size, rank, world_size ) # 3. 基于真值，取出每个token在真值位置上的logit（即和真值的相似度） # create a mask of valid vocab ids (1 means it needs to be masked) target_mask = (target = vocab_end_index) # target = (b, s) masked_target = target.clone() - vocab_start_index masked_target[target_mask] = 0 # get predicted-logits = logits[target]. # for simplicity, we convert logits to a 2-d tensor with size # [*, partition-vocab-size] and target to a 1-d tensor of size [*]. logits_2d = vocab_parallel_logits.view(-1, partition_vocab_size) # (b*s, v/n) masked_target_1d = masked_target.view(-1) # (b*s) arange_1d = torch.arange( # [b*s] start=0, end=logits_2d.size()[0], device=logits_2d.device ) # logits_2d[arange_1d, masked_target_1d]: # tensor的切片操作。arange_1d：取出所有的行。masked_target_1d：取出logit predicted_logits_1d = logits_2d[arange_1d, masked_target_1d] # (b*s) predicted_logits_1d = predicted_logits_1d.clone().contiguous() predicted_logits = predicted_logits_1d.view_as(target) # (b, s) predicted_logits[target_mask] = 0.0 # all reduce is needed to get the chunks from other gpus. torch.distributed.all_reduce( # allreduce之后得到的logit矩阵为(b, s)，每一个位置表示对应真值位置的预测logit predicted_logits, op=torch.distributed.reduceop.sum, group=get_tensor_model_parallel_group(), ) # sum of exponential of logits along vocab dimension across all gpus. exp_logits = vocab_parallel_logits # （b, s, v/n） torch.exp(vocab_parallel_logits, out=exp_logits) sum_exp_logits = exp_logits.sum(dim=-1) # (b, s) torch.distributed.all_reduce( sum_exp_logits, op=torch.distributed.reduceop.sum, group=get_tensor_model_parallel_group(), ) # 4. 计算loss = log(sum(exp(logits))) - predicted-logit. loss = torch.log(sum_exp_logits) - predicted_logits # (b, s) # store softmax, target-mask and masked-target for backward pass. exp_logits.div_(sum_exp_logits.unsqueeze(dim=-1)) ctx.save_for_backward(exp_logits, target_mask, masked_target_1d) return loss @staticmethod def backward(ctx, grad_output): # retreive tensors from the forward path. softmax, target_mask, masked_target_1d = ctx.saved_tensors # all the inputs have softmax as their gradient. grad_input = softmax # for simplicity, work with the 2d gradient. partition_vocab_size = softmax.size()[-1] grad_2d = grad_input.view(-1, partition_vocab_size) # add the gradient from matching classes. arange_1d = torch.arange(start=0, end=grad_2d.size()[0], device=grad_2d.device) grad_2d[arange_1d, masked_target_1d] -= 1.0 - target_mask.view(-1).float() # finally elementwise multiplication with the output gradients. grad_input.mul_(grad_output.unsqueeze(dim=-1)) return grad_input, none 九、总结 啊这总结怎么写呢，呕心沥血终于写完了。希望能给到大家帮助！
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在源码解读第一篇中，我们讲解了如何做「分布式环境初始化」，即按照dp/tp/pp对进程进行分组，并为每个进程指定gpu。在这一章中，我们将一起读「模型并行部分」：如何切分模型，并搬入分布式环境定义好的dp/tp/pp组中。
「本文将提供：」
详细的图解。画图说明代码的设计架构，讲清代码想做一件什么事。 详细的代码注释。在图解的基础上，提取核心代码部分，并附上注释。 「如何利用本文提高源码阅读效率：」
先看一~三部分。了解模型并行的设计思想、整体框架及入口函数。 打开megatron源码，找到入口函数，开始阅读。 阅读中的每一块细节，可参考四～八部分。 「阅读本文前置知识：」
图解大模型训练之：张量模型并行，megatron-lm 图解大模型训练之：megatron源码解读1，分布式环境初始化 「本文目录：」
一、模型概述
二、模型切割在做一件什么事
2.1 模型切割设计思想 2.2 随机种子 三、模型并行框架
3.1 模型并行入口函数 3.2 定义并搬运模型 3.3 分布式模型：codegeex 四、megatronmodule
五、emebdding
六、vocabparallelemebdding
七、parallelselfattention：分布式block的一般套路
7.1 列切割：columnparallellinear 7.2 行切割：rowparallellinear 7.3 parallelselfattention 八、crossentropy
8.1 计算logit 8.2 计算交叉熵 九、筋疲力尽的总结
十、参考（本文相关源码与论文）
一、模型概述 前文说过，用megatron做分布式训练的开源大模型有很多，我们选用的是thudm开源的codegeex（代码生成式大模型，类比于openai codex）。选用它的原因是“完全开源”与“清晰的模型架构和预训练配置图”，能帮助我们高效阅读源码。我们再来回顾下这两张图。
「模型架构」
「预训练配置」
由图可知，codegeex在预训练中采用的是8头tp（同一个node内的8张卡做tp，8张卡组成一个完整的模型），192头dp（192个node间做dp），一共1536块gpu进行训练。
「【阅读提醒】：如果你对gpt模型比较熟悉，则不需要花时间细看codegeex架构图也能无障碍阅读本文。架构图只是在涉及模型细节时，可以对照着看。」
二、模型切割在做一件什么事 2.1 模型切割设计思想 回顾一下，在初始化分布式环境中，我们根据dp/tp/pp组设置并划分了进程，确定了模型的切割方法，如下图：（注意：这并不是codegeex的划分框架，而是一个更广义的例子，细节可阅读上篇讲解）
接下来，我们就可以根据这个框架来切割模型了。pytorch默认将模型（nn.module）定义在cpu上，因此，我们在cpu上定义并初始化模型，然后将其搬运到当前进程所对应的gpu上，整个过程如下图：首先，我们是面向进程编程的，也就是整份脚本处理的是发生在1个进程上的事情。这样做的好处是，我们只需要维护1份脚本，然后将其发去不同机器的各张卡上执行，就能实现全局的并行。
但是，1个进程处理的是模型的不同部分，比如gpt模型，它的pre层涉及到embedding计算，post层涉及到softmax和loss的计算，这样每个进程上处理的模型是不一样的，这时怎么办呢？别忘了，我们能够取到进程id（全局或dp/tp/pp组内的），这样我们就能通过进程id，写if...else...来解决模型差异化问题了。
明确了这个思想，现在我们可以开始写代码了，我们有两种方式对模型进行切割：
「方案一：」先定义出完整的模型，并对模型参数做初始化，然后根据进程id取出相应子模型，搬运到gpu上 「方案二：」直接根据进程id，设计好当前子模型，做参数初始化，搬运到gpu上 这两者的核心差别，在于“随机种子”的设定。
2.2 随机种子 在分布式训练中，「随机种子是非常重要的，它关系到模型是否能够复现」。例如我们采取activation checkpoint的技术来节省显存时，在backward过程中我们需要重算forward得到activation，这时候就需要我们完整复现之前forward的过程，各类参数的初始化结果也要和之前完全一致。
我们来看几个例子：
例1: word embedding we1和we2间需要采用不同的随机种子。因为若采用相同的随机种子，则we1和we2的结果完全一样，这不等价于先随机初始化we，再将它进行切割。
例2: dropout 左侧方框中的2个dropout，在初始化时需要用不同的随机种子。因为这样才等价于对完整的dropout做初始化，然后再切割。右侧方框中的dropout，需要用相同的随机种子（虽然右边只画了1个dropout，但其实是2个dropout，每块gpu上各一个，因为此时两块gpu上的输出已经allreduce，是完全一致的。做完allreduce后，两块gpu继续独立计算，因此实际上有两个dropout）。
关于随机种子设定的一般结论 从例子中，我们可以得出一个结论：「一般在tp/pp组内，设定不同的随机种子。而在dp组内，设定相同的随机种子。」 这只是一个一般结论，我们可以根据实际情况去调整。
最后，回到模型切割上，方案1（先做整体初始化再切割）在代码里被称为“cpu上的初始化”（_initialize_affine_weight_cpu），方案2（直接对局部初始化）被称为“在gpu上的初始化”(_initialize_affine_weight_gpu)。我们会在切割部分的代码里经常看见它们。
三、模型并行框架 现在，我们可以来看具体的代码了
3.1 模型并行入口函数 模型并行部分的代码入口依然在megatron/training.py的pretrain函数下，代码如下：
def pretrain( train_valid_test_dataset_provider, model_provider, forward_step_func, valid_forward_step_func=none, extra_args_provider=none, args_defaults={},): # 1.初始化分布式环境(源码解读1内容) initialize_megatron( extra_args_provider=extra_args_provider, args_defaults=args_defaults ) ... # 2、模型并行：定义模型架构，并切割模型（本文重点） model, optimizer, lr_scheduler = setup_model_and_optimizer(model_provider) ... # 3、构造train/val/test数据集（下一篇将讲述） ... ( train_data_iterator, valid_data_iterator, test_data_iterator, ) = build_train_valid_test_data_iterators(train_valid_test_dataset_provider) ... # 4、训练（下下一篇将讲述） iteration = train( forward_step_func, valid_forward_step_func, model, optimizer, lr_scheduler, train_data_iterator, valid_data_iterator, ) ... 由代码可知，setup_model_and_optimizer是整个模型并行的入口函数，如下图，它主要由”「定义模型架构并切割模型」“，“「设置optimizer」”和“「设置学习率」”三部分组成。我们关注的重点在第一部分上(get_model)。
3.2 定义并搬运模型 get_model的内容可简化成下图：
get_model函数主要做了两件事：
在cpu上定义模型。pytorch默认在cpu上定义模型(nn.module)。model_provider是一个函数，调用它即可返回cpu版的模型，也就是一个codegeex类，这个将是下文要介绍的重点。
把模型从cpu搬运至gpu上。这里有两种方法可供选择：
「显式搬运。」即手动将模型搬运到当前进程所对应的gpu上 「权重精度设定。」由zero的思想可知，在模型训练中，把权重精度从fp32降至fp16，是一种节省显存的好办法。如果确定使用这种优化办法，将模型搬运到gpu上后，我们需要修改精度。 「初始化dp组」。这里指的是定义dp组间forward、backward和梯度计算与通讯等方法。在megatron中，tp和pp组的这些方法是人为定义的（在定义cpu模型时已设置好，我们将在下文讲codegeex细节时看到），而dp组则是可以用现成的（torch的distributeddataparallel）。在具体使用时，我们可以：（1）直接调用distributeddataparallel。或（2）在distributeddataparallel这个类的基础上做一些改进，例如增加对碎片化内存的管理，对计算梯度时的精度控制等。 「方案一：借助deepspeed进行管理」。在源码解读1中我们提过，秉持着万物皆可wrap的原则，按照deepspeed官网教程，只需要在megatron的某些文件中插入相应代码，就可以让deepspeed来管理模型的分布式、dp组间的显存优化等，这里同理。 「方案二：手动搬运管理。」这里需要我们以下事情： get_model函数的核心代码如下（一切尽在注释中）：
def get_model(model_provider_func): build the model. args = get_args() # 1、定义并构建cpu版模型 if ( # 1.1、当分布式进行框架采用virtual pipeline (是nvdia后续提出的对megatron的优化方法，可先忽略不看) mpu.get_pipeline_model_parallel_world_size() > 1 and args.virtual_pipeline_model_parallel_size is not none ): model = [] for i in range(args.virtual_pipeline_model_parallel_size): mpu.set_virtual_pipeline_model_parallel_rank(i) # set pre_process and post_process only after virtual rank is set. pre_process = mpu.is_pipeline_first_stage() post_process = mpu.is_pipeline_last_stage() this_model = model_provider_func( pre_process=pre_process, post_process=post_process ) model.append(this_model) else: # 1.2 其余情况 # 判断当前进程是否是pp组的第一个进程（例如第一部分图例中pp组的g0） pre_process = mpu.is_pipeline_first_stage() # 判断当前进程是否是pp组的最后一个进程（例如第一部分图例中pp组的g12） post_process = mpu.is_pipeline_last_stage() # 构建cpu版codegeex模型 model = model_provider_func(pre_process=pre_process, post_process=post_process) ... # 2、将模型从cpu搬运到gpu上 # 2.1 如果采用megatron-deepspeed的方式，则直接返回模型，后面的搬运，数据并行等工作将由deepspeed来完成 # ref：https://www.deepspeed.ai/tutorials/megatron/ if args.deepspeed: return model # 将当前进程所维护的模型，从cpu搬运到gpu上（gpu即为在初始化时为当前进程分配的那块gpu） print(f > moving model to gpu ..., flush=true) for model_module in model: model_module.cuda(torch.cuda.current_device()) print(f > moving to gpu done, flush=true) # fp16转换（pytorch默认模型参数精度为fp32，依需决定计算过程中是否要转成fp16，节省显存） if args.fp16 or args.bf16: print(f > converting model to fp16 ..., flush=true) model = [float16module(model_module, args) for model_module in model] print(f > converting to fp16 done, flush=true) # 采用pytorch定义的distributeddataparallel管理数据并行 if args.ddp_impl == torch: i = torch.cuda.current_device() model = [ torchddp( model_module, device_ids=[i], output_device=i, process_group=mpu.get_data_parallel_group(), # 数据并行的组 ) for model_module in model ] return model # 采用自定义的distributeddataparallel管理数据并行 # 即在pytorch的distributeddataparallel的基础上，自己再定义内存管理、梯度精度等计算方式，更有效利用显存 if args.ddp_impl == local: # 自定义的数据并行类在megatron/model/distributed.py下 print(f > creating ddp model ..., flush=true) model = [ localddp( model_module, args.accumulate_allreduce_grads_in_fp32, args.use_contiguous_buffers_in_ddp, ) for model_module in model ] print(f > creating ddp model done, flush=true) return model raise notimplementederror( unknown ddp implementation specified: {}. exiting..format(args.ddp_impl) ) 特别说明的是，前文提过模型的首尾两层和中间层的架构可能不一样，因此我们通过pre_process 和post_process来做区分。（当然你也能选择用进程序id，只是首尾两层经常被q到，所以这里单独明确了下）。对codegeex来说，由它预训练配置可知，它的pp并行度为1，也就是1块gpu上涵盖了模型的第一层至最后一层，所以pre_process和post_process实际上没有用到。感兴趣的朋友可以阅读nvidia megatron源码下关于bert、gpt2的预训练代码，具体了解pre_process和post_process在定义模型时起的作用。
3.3 分布式模型：codegeex 现在，我们来看最核心的分布式模型：codegeex类。
前文说过，1个脚本处理的是1个进程上发生的事情，而1个进程对应的是模型的一部分。单进程的架构如下：
图中每个方框都表示源码里定义的一个nn.module 类（除了最上的方框外）具体定义为：
codegeex: 定义一块gpu上的模型。它由transformerlanguagemodel 和_vocabparallelcrossentropy这两个核心类组成。 transformerlanguagemodel：定义每块gpu上输入层embedding和中间block层的结构 embedding: 定义每块gpu上输入层embedding结构及相关计算，输出结果已allreduce（tp组间） paralleltransformer：定义每块gpu上所有中间blocks的结构及相关计算，输出结果已allreduce（tp组间） paralleltransformerlayer: 定义每块gpu上单个block的结构及相关计算，输出结果已allreduce（tp组间） parallelselfattention: 定义每块gpu上单个block中，attention的结构及相关计算，输出结果已allreduce（tp组间） parallelmlp: 定义每块gpu上单个block中，mlp层的结构及相关计算，输出结果已allreduce（tp组间）。 _vocabparallelcrossentropy: torch.autograd.function，定义每块gpu上，输出层embedding、softmax和loss等结构及相关计算。 「为什么需要对输出做allreduce？」回顾megtron理论部分的讲解，在纵向切割模型时，megatron是在输入x完整的情况下，设计模型切割的方式的。因此，对于模型的每一层输出，我们都要在tp组间做allreduce，来保证下一层拿到的输入也是完整的。类名字中的parallel，也是指在tp组中做并行，如下图所示：
到这一步，我们终于把模型切割部分的整体流程讲完了。「虽然我们是以codegeex为例，但这个流程图可以看作是通用的。」不同模型间只有模型具体结构、dp/tp/pp组设置这些方面的差别，整个并行框架是通用的。下面，我们来探究图中所绘的各个类的细节。
四、megatronmodule 上面所绘制的几类，并不是直接继承自nn.module ，而是皆继承于自定义的class megatronmodule(torch.nn.module)。我们说过，gpt类模型，输入和输出层共用一个word embedding。因此，这个类的主要作用，就是令pp组的第一个进程和最后一个进程满足这个条件（不过我不懂为什么要把这个限制放在一个大母类中去做，设计上感觉有点奇怪）。megatronmodule类的整体架构如下：
特别说明，「initialize_word_embedding 并不是某一具体的初始化we方法，它只是起到如图所说的强制作用。」
megatronmodule的代码如下（一切尽在注释中）：
class megatronmodule(torch.nn.module): megatron specific extensions of torch module with support for pipelining. def __init__(self, share_word_embeddings=true): super(megatronmodule, self).__init__() # input和output是否要共享一套we self.share_word_embeddings = share_word_embeddings def state_dict_for_save_checkpoint( self, destination=none, prefix=, keep_vars=false ): use this function to override the state dict for saving checkpoints. # 模型训练中，及时将参数保存到指定位置（设置checkpoint）， # 这样在训练出问题时，可以从checkpoint点重新load参数，继续训练 return self.state_dict(destination, prefix, keep_vars) def word_embeddings_weight(self): 获取word_embedding if mpu.is_pipeline_first_stage(ignore_virtual=true): return self.language_model.embedding.word_embeddings.weight if mpu.is_pipeline_last_stage(ignore_virtual=true): if not self.share_word_embeddings: raise exception( # 强制要求共享一套embedding word_embeddings_weight() called for last stage, but share_word_embeddings is false ) return self.word_embeddings.weight # 参见initialize_word_embeddings中we的定义 raise exception( # 如果当前进程是pp组的中间进程，则其上未维护we，因此当然获取不到 word_embeddings_weight() should be called for first and last stage only ) def initialize_word_embeddings(self, init_method_normal): 强制pp组最后一个进程初始化we时，直接使用pp组第一个进程的we args = get_args() if not self.share_word_embeddings: # 强制share embeddingg raise exception( initialize_word_embeddings() was called but share_word_embeddings is false ) # pp组并行度为1时，第一层和最后一层都在一块gpu上，天然共享we，无需做强制 if args.pipeline_model_parallel_size == 1: return # --------------------------------------------------- # 如果流水线并行的度不为1时，依次做三件事： # 【初始化时】： # 1、在pp组最后一个进程上初始化一个we，令其取值全为0 # 2、在pp组第一个进程与最后一个进程间做一次allreduce，保证两者的we完全一致 # 【训练时】： # 3、每次想在pp组第一个/最后一个进程上使用we时，要做一次通信，保证两者用的we完全一致 if mpu.is_pipeline_last_stage(): # 若当前进程是pp组最后一个进程 assert not mpu.is_pipeline_first_stage() self._word_embeddings_for_head_key = word_embeddings_for_head # 初始化一个we（已按vocab_size维度切割，可参见megatron原理篇对we的讲解） # vocabparallelembedding将在下文详细讲解 self.word_embeddings = mpu.vocabparallelembedding( args.padded_vocab_size, # vocab_size args.hidden_size, # embed_dim init_method=init_method_normal(args.init_method_std), # 初始化方法（在model/utils.py下） ) # 用0填充we（等待下面做allreduce后取得第一个进程上的we） self.word_embeddings.weight.data.fill_(0) self.word_embeddings.weight.shared = true if torch.distributed.is_initialized(): if mpu.is_pipeline_first_stage() or mpu.is_pipeline_last_stage(): # 若当前进程是pp组第一个或最后一个进程 # 在两进程间做allreduce，保证它们使用的we完全一致 # mpu.get_embedding_group：在源码解读1中讲过，是除dp/tp/pp之外设置的又一进程组， # 主要就是用来做关于we的通讯 torch.distributed.all_reduce( self.word_embeddings_weight().data, group=mpu.get_embedding_group() ) else: print( warning! distributed processes aren't initialized, so word embeddings in the last layer are not initialized. if you are just manipulating a model this is fine, but this needs to be handled manually. if you are training something is definitely wrong. ) 五、embedding emebdding类定义了word/position/segment embedding，并定义输入x过embedding层的计算方法。关键属性和方法如下图：
self.word_embeddings：来自自定义的vocabparallelembedding （下面会详述） 。「含“parallel”则意味着参数在tp组间做了切割」。因此self.word_embeddings 是切割好的we。每个进程上维护根据自己进程序号所取下的那块we（例如下图中的we1，we2，图片来自megatron原理篇）： self.position_embeddings和self.tokentype_embeddings 这两者都和输入x相关，而输入x是不做切割的，因此这两者也无需切割。
state_dict_for_save_checkpoint和load_state_dict。在源码注解里，这两个函数分别给出了easy load 和customize load的注释，这个注释不是很贴切。实际上，前者用于在模型训练过程中及时读取当前参数，及时保存（做checkpoint）；后者则一般用于模型的重载，例如训到一半挂掉了，我们就重新初始化一个新模型，重载上个checkpoint保存下的权重。
embedding层代码如下（一切尽在注释中）：
class embedding(megatronmodule): language model embeddings. arguments: hidden_size: hidden size vocab_size: vocabulary size max_sequence_length: maximum size of sequence. this is used for positional embedding embedding_dropout_prob: dropout probability for embeddings init_method: weight initialization method num_tokentypes: size of the token-type embeddings. 0 value will ignore this embedding def __init__( self, hidden_size, # 每个token的向量维度 vocab_size, # 词表大小 max_sequence_length, # 最长序列长度 embedding_dropout_prob, # dropout probability for embeddings init_method, # 初始化权重的方法 num_tokentypes=0, # 类似于bert中的segment type ): super(embedding, self).__init__() args = get_args() self.hidden_size = hidden_size self.init_method = init_method self.num_tokentypes = num_tokentypes self.max_sequence_length = max_sequence_length # we size: (vocab_size//tp_n, hidden_size) # tp_n表示tp组模型并行度 self.word_embeddings = mpu.vocabparallelembedding( vocab_size, self.hidden_size, init_method=self.init_method) self._word_embeddings_key = 'word_embeddings' self.vocab_size = vocab_size # pe size: (max_seq_len, hidden_size) self.position_embeddings = torch.nn.embedding( max_sequence_length, self.hidden_size) self.position_embeddings = self.position_embeddings.half() self._position_embeddings_key = 'position_embeddings' # initialize the position embeddings. self.init_method(self.position_embeddings.weight) # te_size:(num_tokentypes, hidden_size) # te类似于bert中的segment embedding self._tokentype_embeddings_key = 'tokentype_embeddings' if self.num_tokentypes > 0: self.tokentype_embeddings = torch.nn.embedding(self.num_tokentypes, self.hidden_size) # initialize the token-type embeddings. self.init_method(self.tokentype_embeddings.weight) else: self.tokentype_embeddings = none # embeddings dropout self.embedding_dropout = torch.nn.dropout(embedding_dropout_prob) def add_tokentype_embeddings(self, num_tokentypes): 如果在pretrain阶段未定义te，而在fine-tune阶段te，则可通过此函数添加 if self.tokentype_embeddings is not none: raise exception('tokentype embeddings is already initialized') if torch.distributed.get_rank() == 0: print('adding embedding for {} tokentypes'.format(num_tokentypes), flush=true) self.num_tokentypes = num_tokentypes self.tokentype_embeddings = torch.nn.embedding(num_tokentypes, self.hidden_size) # initialize the token-type embeddings. self.init_method(self.tokentype_embeddings.weight) def forward(self, input_ids, position_ids, tokentype_ids=none): 定义输入x过embedding层的计算方法 # words_embeddings size = (b, seq_len, hidden_size) # 再次注意：self.word_embeddings做forward时，最终的输出结果时allreduce的（见上图） words_embeddings = self.word_embeddings(input_ids) # position_embeddings size = （b, seq_len, hidden_size） position_embeddings = self.position_embeddings(position_ids) # embedding = we + pe # embedding size = (b, seq_len, hidden_size) embeddings = words_embeddings + position_embeddings # 依需要决定是否增加te if tokentype_ids is not none: assert self.tokentype_embeddings is not none embeddings = embeddings + self.tokentype_embeddings(tokentype_ids) else: assert self.tokentype_embeddings is none # dropout. embeddings = self.embedding_dropout(embeddings) return embeddings def state_dict_for_save_checkpoint( self, destination=none, prefix='', keep_vars=false, ): for easy load. 在模型训练过程中及时读取当前参数，方便及时保存（做checkpoint） 篇幅限制，这里不展示细节 ... def load_state_dict(self, state_dict, strict=true): customized load. 用于模型的重载。例如训到一半挂掉了，我们就重新初始化一个新模型， 重载上个checkpoint保存下的权重。 篇幅限制，这里不展示细节 ... 六、vocabparallelembedding 该类用于定义分布式的word embedding，整体架构如下，同样只列举了核心属性和方法：
具体代码如下，可以特别关注「初始化和forward」部分，同时建议大家阅读理论篇中关于这一过程的详细讲解（一切尽在注释中）
class vocabparallelembedding(torch.nn.module): embedding parallelized in the vocabulary dimension. this is mainly adapted from torch.nn.embedding and all the default values are kept. arguments: num_embeddings: vocabulary size. embedding_dim: size of hidden state. init_method: method to initialize weights. def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim, init_method=init.xavier_normal_): super(vocabparallelembedding, self).__init__() # keep the input dimensions. self.num_embeddings = num_embeddings # vocab_size self.embedding_dim = embedding_dim # hidden_state. # set the detauls for compatibility. self.padding_idx = none self.max_norm = none self.norm_type = 2.0 self.scale_grad_by_freq = false self.sparse = false self._weight = none # 当前进程所在tp组进程总数 self.tensor_model_parallel_size = get_tensor_model_parallel_world_size() # 根据当前进程在tp组中的序号，确定其所需维护的we部分，沿着vocab维度对we进行切割 # 例如，进程id=0, 维护词表序号[0,5)范围内的数据；进程id=1，维护[5,10) ( self.vocab_start_index, self.vocab_end_index, ) = vocabutility.vocab_range_from_global_vocab_size( self.num_embeddings, get_tensor_model_parallel_rank(), self.tensor_model_parallel_size, ) # 计算当前进程维护的词表大小 self.num_embeddings_per_partition = ( self.vocab_end_index - self.vocab_start_index ) # 对we做初始化 args = get_args() # 读取预训练参数配置 if args.use_cpu_initialization: # cpu上做初始化 self.weight = parameter( # 在cpu上先生成一个完整的we torch.empty( self.num_embeddings_per_partition, self.embedding_dim, dtype=args.params_dtype, # dtype=torch.float32, ) ) # 对cpu上的we做切割（随机种子在初始化分布式中已设定好，不用变） _initialize_affine_weight_cpu( self.weight, self.num_embeddings, self.embedding_dim, self.num_embeddings_per_partition, 0, init_method, # 初始化权重的方法，例如xavier之类 ) else: # 在gpu上做初始化 self.weight = parameter( # 生成一个切割好的we torch.empty( self.num_embeddings_per_partition, self.embedding_dim, device=torch.cuda.current_device(), dtype=args.params_dtype, # dtype=torch.float32, ) ) # 在gpu上做初始化，注意tp组内不同进程采用不同的随机种子 _initialize_affine_weight_gpu( self.weight, init_method, partition_dim=0, stride=1 ) def forward(self, input_): 定义输入x过we的计算方法，输出结果已经过allreduce if self.tensor_model_parallel_size > 1: # 如果使用tp # 如果在当前进程维护的we上，找不到对应的单词，那么对应位置就赋0 # 例如当前的数据的tokenid是：[2,7,1,5]，当前维护的词表是[0,1,2](start_index=0, end_index = 3)， # 则mask之后的数据为[2,0,1,0] # build the mask. input_mask = (input_ = self.vocab_end_index ) # mask the input. masked_input = input_.clone() - self.vocab_start_index masked_input[input_mask] = 0 else: masked_input = input_ # 输入x，过当前进程维护的部分we的结果 output_parallel = f.embedding( masked_input, # tensor containing indices into the embedding matrix self.weight, # 切割好的word embedding的权重 self.padding_idx, self.max_norm, self.norm_type, self.scale_grad_by_freq, self.sparse, ) # 当前词表不维护的部分，都设为0 if self.tensor_model_parallel_size > 1: output_parallel[input_mask, :] = 0.0 # # 将tp组各gpu上的结果做allreduce output = reduce_from_tensor_model_parallel_region(output_parallel) return outputdef _initialize_affine_weight_cpu(...): cpu版权重初始化。这个不难，大家可以自己阅读 ... def _initialize_affine_weight_gpu(...): gpu版权重初始化。特别关注设置随机种子部分 ... # 借助deepspeed或自定义的get_cuda_rng_tracker方法，对随机种子进行操作 # get_cuda_rng_tracker细节，大家可自行阅读源码 if ds_checkpointing.is_configured(): global get_cuda_rng_tracker get_cuda_rng_tracker = ds_checkpointing.get_cuda_rng_tracker with get_cuda_rng_tracker().fork(): init_method(weight) 七、parallelselfattention：分布式block的一般套路 【阅读提示】：阅读本节时可：
对照第一部分codegeex框架图 对照megatron理论篇对矩阵切分的讲解 首先来看切割attention的示意图，由图可知，「对qkv矩阵，采用“列切割”，对线性矩阵b，采用“行切割”」。这样设计的好处是，在经过qkv的计算后，各进程在不用通讯的前提下，继续做线性计算，直到最后一步才allreduce，起到降低通讯成本的作用：
我们先单独来看“列切割”与“行切割”的实现代码。megatron将它们定义成了两个nn.module类。
7.1 列切割：columnparallellinear 列切割示意图如下：
f和g是两个共轭算子，可理解为两个torch.autograd.function类。在这个类下，我们可以「根据需要重写forward和backward方法」。
f: 「forward中，直接copy输入；backward中，对梯度做allreduce」。在代码里定义为class _copytomodelparallelregion(torch.autograd.function)
g: 「forward中，all-gather输出；backward中，对梯度做split」（每张卡经过all-gather已有完整的y了，因此以y为起点计算梯度后，沿着列做split就可得到y1和y2的梯度）。在代码里定义为class _gatherfrommodelparallelregion(torch.autograd.function)
class columnparallellinear(torch.nn.module): linear layer with column parallelism. the linear layer is defined as y = xa + b. a is parallelized along its second dimension as a = [a_1, ..., a_p]. arguments: input_size: first dimension of matrix a. output_size: second dimension of matrix a. bias: if true, add bias gather_output: if true, call all-gether on output and make y avaiable to all gpus, otherwise, every gpu will have its output which is y_i = xa_i init_method: method to initialize weights. note that bias is always set to zero. stride: for the strided linear layers. keep_master_weight_for_test: this was added for testing and should be set to false. it returns the master weights used for initialization. skip_bias_add: this was added to enable performance optimations where bias can be fused with other elementwise operations. we skip adding bias but instead return it. # 该类定义了切割后的权重w，例如对上图来说，w1和w2都可分别视为该类的一个实例 def __init__( self, input_size, # w的第一个维度 output_size, # w的第二个维度 bias=true, # 是否需要引入bias gather_output=true, # 决定是否要将y1和y2做all-gather init_method=init.xavier_normal_, stride=1, keep_master_weight_for_test=false, skip_bias_add=false, params_dtype=none, skip_init=false, device=none, ): super(columnparallellinear, self).__init__() # keep input parameters self.input_size = input_size self.output_size = output_size self.gather_output = gather_output # divide the weight matrix along the last dimension. # 当前进程所在tp组的总进程数 world_size = get_tensor_model_parallel_world_size() # 每块gpu上维护的hidden_size的大小，等于 原hidden_zize // tp组总进程数 self.output_size_per_partition = divide(output_size, world_size) self.skip_bias_add = skip_bias_add self.params_dtype = params_dtype self.device = device # parameters. # note: torch.nn.functional.linear performs xa^t + b and as a result # initialize weight. args = get_args() # 取得命令行所有的参数 if not skip_init: if args.use_cpu_initialization: # cpu上初始化 self.weight = parameter( torch.empty( self.output_size_per_partition, self.input_size, dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype, ) ) self.master_weight = _initialize_affine_weight_cpu( # self.weight, self.output_size, self.input_size, self.output_size_per_partition, 0, init_method, stride=stride, return_master_weight=keep_master_weight_for_test, ) else: # gpu上初始化 self.weight = parameter( torch.empty( self.output_size_per_partition, self.input_size, device=self.device if self.device is not none else torch.cuda.current_device(), dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype, ) ) _initialize_affine_weight_gpu( self.weight, init_method, partition_dim=0, stride=stride ) else: self.register_parameter(weight, none) # 对bias做处理，道理同weight if bias and not skip_init: if args.use_cpu_initialization: # cpu上初始化 self.bias = parameter( torch.empty(self.output_size_per_partition, dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype) ) else: self.bias = parameter( # gpu上初始化 torch.empty( self.output_size_per_partition, device=self.device if self.device is not none else torch.cuda.current_device(), dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype, ) ) set_tensor_model_parallel_attributes(self.bias, true, 0, stride) # always initialize bias to zero. with torch.no_grad(): self.bias.zero_() else: self.register_parameter(bias, none) def forward(self, input_): # 定义列切割中的f算子 # 调用copy_to_tensor_model_parallel_region则新建一个_copytomodelparallelregion实例（见下） input_parallel = copy_to_tensor_model_parallel_region(input_) bias = self.bias if not self.skip_bias_add else none # 定义bias output_parallel = f.linear(input_parallel, self.weight, bias) # x * 切割好的权重 # 决定是否要对每个进程上的输出结果做all-reduce if self.gather_output: # 定义列切割中的g算子 # 调用gather_from_tensor_model_parallel_region则新建一个_gatherfrommodelparallelregion实例（见下） output = gather_from_tensor_model_parallel_region(output_parallel) # 把各gpu上的输出按照列gather起来后，作为最终输出 else: output = output_parallel # 否则最终输出还是自己算的那块gpu output_bias = self.bias if self.skip_bias_add else none return output, output_bias# 列切割中的f与gclass _copytomodelparallelregion(torch.autograd.function): pass the input to the model parallel region. # 列切割下的f算子 # forward：copy输入 # backward：对梯度做allreduce @staticmethod def symbolic(graph, input_): return input_ @staticmethod def forward(ctx, input_): return input_ @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return _reduce(grad_output)class _gatherfrommodelparallelregion(torch.autograd.function): gather the input from model parallel region and concatinate. # 列切割中的g算子 # forward：all-gather输出 # backward：对梯度，沿着列方向做split @staticmethod def symbolic(graph, input_): return _gather(input_) @staticmethod def forward(ctx, input_): return _gather(input_) @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return _split(grad_output) 7.2 行切割：rowparallellinear f: forward中，按列split输入；backward中，all-gather梯度 g: forward中，allreduce输出；backward中，直接输出梯度，无需做任何通讯（因为经过g的foward，每块gpu上已拥有了yi和y，则根据图中g的backward公式可知，每块gpu可独立计算梯度） 代码如下：
class rowparallellinear(torch.nn.module): linear layer with row parallelism. the linear layer is defined as y = xa + b. a is parallelized along its first dimension and x along its second dimension as: - - | a_1 | | . | a = | . | x = [x_1, ..., x_p] | . | | a_p | - - arguments: input_size: first dimension of matrix a. output_size: second dimension of matrix a. bias: if true, add bias. note that bias is not parallelized. input_is_parallel: if true, we assume that the input is already split across the gpus and we do not split again. init_method: method to initialize weights. note that bias is always set to zero. stride: for the strided linear layers. keep_master_weight_for_test: this was added for testing and should be set to false. it returns the master weights used for initialization. skip_bias_add: this was added to enable performance optimations where bias can be fused with other elementwise operations. we skip adding bias but instead return it. def __init__( self, input_size, output_size, bias=true, input_is_parallel=false, init_method=init.xavier_normal_, stride=1, keep_master_weight_for_test=false, skip_bias_add=false, params_dtype=none, skip_init=false, device=none, ): super(rowparallellinear, self).__init__() # keep input parameters self.input_size = input_size self.output_size = output_size self.input_is_parallel = input_is_parallel # divide the weight matrix along the last dimension. world_size = get_tensor_model_parallel_world_size() self.input_size_per_partition = divide(input_size, world_size) self.skip_bias_add = skip_bias_add self.params_dtype = params_dtype self.device = device # parameters. # note: torch.nn.functional.linear performs xa^t + b and as a result # we allocate the transpose. # initialize weight. args = get_args() if not skip_init: if args.use_cpu_initialization: self.weight = parameter( torch.empty( self.output_size, self.input_size_per_partition, dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype, ) ) self.master_weight = _initialize_affine_weight_cpu( self.weight, self.output_size, self.input_size, self.input_size_per_partition, 1, init_method, stride=stride, return_master_weight=keep_master_weight_for_test, ) else: self.weight = parameter( torch.empty( self.output_size, self.input_size_per_partition, device=self.device if self.device is not none else torch.cuda.current_device(), dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype, ) ) _initialize_affine_weight_gpu( self.weight, init_method, partition_dim=1, stride=stride ) else: self.register_parameter(weight, none) if bias and not skip_init: if args.use_cpu_initialization: self.bias = parameter( torch.empty(self.output_size, dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype) ) else: self.bias = parameter( torch.empty( self.output_size, device=self.device if self.device is not none else torch.cuda.current_device(), dtype=self.params_dtype if self.params_dtype is not none else args.params_dtype, ) ) # always initialize bias to zero. with torch.no_grad(): self.bias.zero_() else: self.register_parameter(bias, none) def forward(self, input_): # set up backprop all-reduce. if self.input_is_parallel: input_parallel = input_ else: input_parallel = scatter_to_tensor_model_parallel_region(input_) # matrix multiply. output_parallel = f.linear(input_parallel, self.weight) # all-reduce across all the partitions. output_ = reduce_from_tensor_model_parallel_region(output_parallel) if not self.skip_bias_add: output = output_ + self.bias if self.bias is not none else output_ output_bias = none else: output = output_ output_bias = self.bias return output, output_bias# 行切割中的f和g算子class _scattertomodelparallelregion(torch.autograd.function): split the input and keep only the corresponding chuck to the rank. # 行切割中的f算子 # forward：沿列split输入 # backward：all-gather梯度 @staticmethod def symbolic(graph, input_): return _split(input_) @staticmethod def forward(ctx, input_): return _split(input_) @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return _gather(grad_output) class _reducefrommodelparallelregion(torch.autograd.function): all-reduce the input from the model parallel region. # 行切割中的g算子 # forward：allreduce输出 # backward：正常计算梯度，gpu间无需做任何通讯 @staticmethod def symbolic(graph, input_): return _reduce(input_) @staticmethod def forward(ctx, input_): return _reduce(input_) @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return grad_output 7.3 parallelselfattention 该类的构造如下图：
这张图中透露的核心含义是，「每个进程上维护的都是按列切割完的qkv矩阵」，进程间独立计算，qkv矩阵的输出结果一般不做allreduce。同时，「每个进程上维护的是按行切割完的dense（线型层）矩阵」，attention输出过线性层后的结果，做allreduce。另外，在设置attention_dropout时，同样调用了get_cuda_rng_tracker 方法，令tp组内的进程拥有不同的随机种子。「最后，你可能想问，dense后的dropout去哪里了」？代码里把它定义到了paralleltransformerlayer 下（等于attention + mlp）。
相信有了上面的说明，看这块代码就不难了。篇幅限制，这里不展示代码了。大家可以对照着codegeex架构图，来看这里multi-head attention的计算方式。
parallelmlp，paralleltransformerlayer和paralleltransformer都采用的是一样的套路，也略过不言。
八、crossentropy 现在，终于可以来看模型的最后一层：交叉熵的平行计算。核心类为_vocabparallelcrossentropy
我们在原理篇中讲过交叉熵的并行计算，其优化核心是将通讯量从b*s*v降至b*s。但是megatron代码中定义的交叉熵计算方式，稍微复杂一些，也和我们一般理解的交叉熵有些许差异。所以我们先用图解，来看下代码定义的交叉熵计算流程：
【注】：
对x和y_i来说，(b, s, h)维度下应该画成一个立方体，为了表达简练，这里将b拍平了。 对其余维度中含b的矩阵，b正常表示，即row=b 8.1 计算logit 首先，在使用_vocabparallelcrossentropy 计算交叉熵前，我们需要计算logit。这时我们调用parallel_lm_logits 函数，将模型最后一层的输出x（复习一下，这个x已经在tp组内allreduce了），乘上当前进程上维护的输入层we的转置（复习一下，输入层和输出层共用一套embedding），得到当前进程的logit y_i，「同时我们选择不对输出logit做allreduce」。
你可能会有一个疑惑：「在transformer中，输出层会额外训练一个线性矩阵，来计算logit；为什么在gpt中，可以用输入层we的转置来代替这个线性矩阵？」
这个问题的答案，对理解megatron交叉熵计算也至关重要。我们可「将x*we^t结果理解成“x与we间的相似度”」，例如对y1来说，它的第一行中的每个logit，表示第一个token与词表里每个词的相似度。
注意到每个进程上只维护部分we。例如，假设词表共有5个单词，we1维护前5个单词，we2维护后5个单词。因此再严格来说：「对y1，它的第一行中的每个logit，表示第一个token与词表中前5个词的相似度；对y2，它的第一行中的每个logit，表示第一个token与词表中后5个词的相似度。我们要记住这个含义。」
8.2 计算交叉熵 知道了logit的含义，我们来看交叉熵计算。
首先做了一系列求max的计算，得到基于全局的max(logit)，再将orig_logit - max(logit)，得到处理后的结果。这步理解起来不难，主要目的是为了防止计算溢出。
「接下来，就是基于logit算loss了。」
每个进程上都有一份(b, s)维度的真值，它表示每个token的真值是哪个词（词用id表示）。我们基于这份真值，在y_i上找出真值位置的logit。例如：seq_length = 3，即我们需要对3个token去做预测，假设前两个token的真值在第1个进程所维护的we1中，最后一个token的真值在第2个进程所维护的we2中。那么我们去y1的前两行里，取出真值位置的logit，这个logit表示“token与真值的相似度”，去y2的最后一行里做同样操作。
这样，我们就能得到l1和l2，和真值位置不对应的地方，统一填充0。随后对l1和l2做allreduce，得到l。「l中的每行表示“token与真值间的相似度」
现在，我们回来对y1和y2的每一行求sum(e^logit)，得到e1和e2。将e1和e2做allreduce，得到e。「e中的每行表示“token和词表中所有词相似度的总和”」
我们希望「（token和词表中所有词相似度的总和-token与真值间的相似度) /token和词表中所有词相似度的总和」这个值最小，这个差值就是最终的loss。
8.3 代码 理清了这点，现在可以来看代码了（一切尽在注释中），建议对这块还有疑问的朋友，可以写个test脚本把中间结果打印出来，方便理解：
class _vocabparallelcrossentropy(torch.autograd.function): 分布式计算loss @staticmethod def forward(ctx, vocab_parallel_logits, target): # 1. logit - global max(logit)操作，主要目的是防溢出 logits_max = torch.max(vocab_parallel_logits, dim=-1)[0] # (b, s, 1) torch.distributed.all_reduce( # (b, s, 1) logits_max, op=torch.distributed.reduceop.max, # 找全局最大值 group=get_tensor_model_parallel_group(), ) # subtract the maximum value. vocab_parallel_logits.sub_(logits_max.unsqueeze(dim=-1)) # 原始gpu上维护的logits减去每行最大值（防止溢出） # 2、根据当前进程id，取出当前进程所维护词表序号等信息 # 函数，能够获取当前进程所维护词表的start_index和end_index get_vocab_range = vocabutility.vocab_range_from_per_partition_vocab_size # 这块gpu上logits最后一维的大小，等于所维护的词表的大小（v/n） partition_vocab_size = vocab_parallel_logits.size()[-1] # 取得当前进程所在tp组中的序号 rank = get_tensor_model_parallel_rank() # 取得当前进程所在tp组的总进程数 world_size = get_tensor_model_parallel_world_size() # 取得当前进程所维护的词表的start_index和end_index vocab_start_index, vocab_end_index = get_vocab_range( partition_vocab_size, rank, world_size ) # 3. 基于真值，取出每个token在真值位置上的logit（即和真值的相似度） # create a mask of valid vocab ids (1 means it needs to be masked) target_mask = (target = vocab_end_index) # target = (b, s) masked_target = target.clone() - vocab_start_index masked_target[target_mask] = 0 # get predicted-logits = logits[target]. # for simplicity, we convert logits to a 2-d tensor with size # [*, partition-vocab-size] and target to a 1-d tensor of size [*]. logits_2d = vocab_parallel_logits.view(-1, partition_vocab_size) # (b*s, v/n) masked_target_1d = masked_target.view(-1) # (b*s) arange_1d = torch.arange( # [b*s] start=0, end=logits_2d.size()[0], device=logits_2d.device ) # logits_2d[arange_1d, masked_target_1d]: # tensor的切片操作。arange_1d：取出所有的行。masked_target_1d：取出logit predicted_logits_1d = logits_2d[arange_1d, masked_target_1d] # (b*s) predicted_logits_1d = predicted_logits_1d.clone().contiguous() predicted_logits = predicted_logits_1d.view_as(target) # (b, s) predicted_logits[target_mask] = 0.0 # all reduce is needed to get the chunks from other gpus. torch.distributed.all_reduce( # allreduce之后得到的logit矩阵为(b, s)，每一个位置表示对应真值位置的预测logit predicted_logits, op=torch.distributed.reduceop.sum, group=get_tensor_model_parallel_group(), ) # sum of exponential of logits along vocab dimension across all gpus. exp_logits = vocab_parallel_logits # （b, s, v/n） torch.exp(vocab_parallel_logits, out=exp_logits) sum_exp_logits = exp_logits.sum(dim=-1) # (b, s) torch.distributed.all_reduce( sum_exp_logits, op=torch.distributed.reduceop.sum, group=get_tensor_model_parallel_group(), ) # 4. 计算loss = log(sum(exp(logits))) - predicted-logit. loss = torch.log(sum_exp_logits) - predicted_logits # (b, s) # store softmax, target-mask and masked-target for backward pass. exp_logits.div_(sum_exp_logits.unsqueeze(dim=-1)) ctx.save_for_backward(exp_logits, target_mask, masked_target_1d) return loss @staticmethod def backward(ctx, grad_output): # retreive tensors from the forward path. softmax, target_mask, masked_target_1d = ctx.saved_tensors # all the inputs have softmax as their gradient. grad_input = softmax # for simplicity, work with the 2d gradient. partition_vocab_size = softmax.size()[-1] grad_2d = grad_input.view(-1, partition_vocab_size) # add the gradient from matching classes. arange_1d = torch.arange(start=0, end=grad_2d.size()[0], device=grad_2d.device) grad_2d[arange_1d, masked_target_1d] -= 1.0 - target_mask.view(-1).float() # finally elementwise multiplication with the output gradients. grad_input.mul_(grad_output.unsqueeze(dim=-1)) return grad_input, none 九、总结 啊这总结怎么写呢，呕心沥血终于写完了。希望能给到大家帮助！
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