Megatron & Parallel

1. 并行策略

1.1. 概览 (case)

export MP_SIZE=4
export PP_SIZE=1
export EP_SIZE=8

--tensor-model-parallel-size 1

# 解析参数
--expert-model-parallel-size ${EP_SIZE}
--tensor-model-parallel-size $MP_SIZE
--pipeline-model-parallel-size $PP_SIZE

对应的专家数量 128，单机 8 卡。

1.2. TP

MP_SIZE=4 标识了 TP 的配置。

TP 是「张量并行」（Tensor Parallelism）的缩写，本质是通过拆分模型的核心张量（如权重、输入输出特征），让多个 GPU 协同完成单个层的计算。其目的是突破单卡显存的限制，支撑更大模型的训练。

• DP 是「数据分，模型不分」；
• TP 是「模型分（层内张量），数据不分」；
• PP 是「模型分（层间分段），数据也分（流水线批次）」。

1.3. 如何拆分张量？

大模型的核心计算是「线性层（FC）」和「注意力层（Attention）」，两者本质都是矩阵乘法（如 Y = X × W，X 是输入特征，W 是权重矩阵，Y 是输出特征）。TP 的核心就是对这些矩阵进行「合理拆分」，让多卡并行计算，最后合并结果。

TP 可以有两种拆分张量的方式：按输出维度拆分权重（Column-Split）和按输入维度拆分权重（Row-Split），

2. debug

2.1. NCCL debug

export TORCH_SHOW_CPP_STACKTRACES=1
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
export TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL
export NCCL_DEBUG=INFO
export NCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING=1

相关页面

• GPU Communication — TP/PP/DP 依赖的通信层
• nccl-test 运行 — NCCL 通信测试
• 推理并行 — TP/PP 在推理服务中的落地
• Gavel: 异构集群调度 — 异构集群调度策略