在分布式大模型训练中，tensor parallel（张量并行）是提升训练速度的关键技术之一。本文将分享一个可复现的调优案例。
背景说明 我们使用PyTorch Lightning框架，在8卡A100环境中对LLaMA-7B模型进行训练。初始设置为单机8卡，采用pipeline parallel（流水线并行）策略，训练速度约为250 tokens/sec。
调优步骤
- 参数配置：将模型切分维度从原来的4设置为8，即tensor parallel size=8
- 代码修改：在模型初始化时添加以下配置
from torch.distributed.tensor import distribute_tensor
# 设置张量并行
model = LLaMAForCausalLM.from_pretrained(
"meta-llama/Llama-2-7b-hf",
tensor_parallel_size=8,
# 其他配置...
)
- 性能监控：使用torch.profiler记录各节点通信时间
效果对比
- 调优前：250 tokens/sec，总耗时约12小时
- 调优后：380 tokens/sec，总耗时约8小时
- 提升幅度：约52%
注意事项 建议在调参前先测试不同tensor parallel size对内存占用的影响，避免OOM。同时注意节点间通信开销的平衡。
实际部署时应根据具体硬件配置和模型结构进行微调，以达到最佳性能。
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