大模型训练准备工作

一、目录

1 大模型训练需要多少算力？
2. 大模型训练需要多少显存？
3. 大模型需要多少数据量训练？
4. 训练时间估计
5. epoch 选择经验
6. 浮点计算性能测试

二、实现

1 大模型训练需要多少算力？

训练总算力（Flops）= 6 * 模型的参数量 * 训练数据的token 数
参考：https://blog.csdn.net/qq_29788741/article/details/135411259?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-0-135411259-blog-134679887.235^v43^control&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=1

模型的参数量和训练数据的 token 数之间也有个比例关系，这也很容易理解，只要把模型想象成数据的压缩版本就行了，压缩比总是有极限的。模型的参数量太小，就吃不下训练数据里面所有的知识；模型的参数量如果大于训练数据的 token 数，那又浪费，还容易导致 over-fitting。

大模型训练需要多少显存？

内存分配： 1.模型参数  2. 梯度  3.优化器参数。
chatglm3 6B为例：全精度模型参数是float32类型：
      1b(10亿)个模型参数，约占用4G显存(实际大小：10^9 * 4 / 1024^3 ~= 3.725 GB)，那么LLaMA的参数量为6b，那么加载模型参数需要的显存为：3.725 * 6 ~= 22 GB
5. 训练显存计算
 大小=模型参数占用+梯度占用+优化器占用+CUDA kernel占用
    LLaMA-6B为例：
    模型参数：等于参数量*每个参数所需内存。
        对于 fp32，需要 6B*4 bytes = 24GB内存
    梯度：同上，等于参数量*每个梯度参数所需内存。
        对于 fp32，需要 6B*4 bytes = 24GB内存
    优化器参数：不同的优化器所储存的参数量不同。
    对于常用的 AdamW 来说，需要储存两倍的模型参数（用来储存一阶和二阶momentum）。
        fp32 的 AdamW 需要 6B*8 bytes = 48 GB
    除此之外，CUDA kernel也会占据一些 RAM，大概 1.3GB 左右，查看方式如下。
    综上，模型部分大致需要 24+24GB+48GB+1.3GB = 97GB 左右

大模型需要多少数据量训练？

2022 年 9 月，DeepMind（Chinchilla 论文）中提出Hoffman scaling laws：表明每个参数需要大约 20 个文本token进行训练。比如一个7B的模型需要140B token，若每个token使用int32(四字节)进行编码的话，就是560GB的数据。

训练模型参数量与训练数据量的统计在这里插入图片描述
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/667363516
https://zhuanlan.zhihu.com/p/636812912?utm_id=0
4. 训练时间估计

理想清空下，训练总算力（Flops）= 6 * 模型的参数量 * 训练数据的token 数

在这里插入图片描述
一般GPU 利用率在0.3 到 0.55 之间。 GPU峰值：每张卡每秒实际做的浮点运算数，一般在理论上限的50%以上，现在衡量计算速度的标准是TFLOPS。
浮点运算峰值计算能力 = 每个SM的CUDA核心数 * 每个CUDA核心的时钟频率 * 每个CUDA核心的浮点运算能力。

epoch 选择经验

1   如果你有百万数据量的话，一个epoch足够了。如果只有几千上万的数据量，可以尝试1~3个epoch
2   深度神经网络以及最新的视觉Transformer模型训练数百个epoch是很常见的操作，不过大型语言模型通常指训练1个epoch。研究人员对维基百科的数据进行了一项相关实验，相比C4来说他们认为维基百科是高质量的，不过事实证明，当维基百科数据在训练期间重复多个epoch后发生了退化现象。

浮点计算性能测试

 import torch
from torch.utils import benchmark

typ = torch.float16  #数据精度     #FP16 精度    
#typ = torch.float32  #数据精度    #tf32
#typ = torch.float64  #数据精度     #FP64
n = 1024 * 16
a = torch.randn(n, n).type(typ).cuda()
b = torch.randn(n, n).type(typ).cuda()

t = benchmark.Timer(    
      stmt='a @ b',
      globals={'a': a, 'b': b})

x = t.timeit(50)  
print(2*n**3 / x.median /1e12)

V100 测试结果：
理论值网址：https://www.nvidia.cn/data-center/v100/
在这里插入图片描述