随着模型规模的扩大，单卡显存容量无法满足大规模模型训练的需求。张量模型并行是解决该问题的一种有效手段。本文以Transformer结构为例，介绍张量模型并行的基本原理。
我们在上一篇《数据并行：提升训练吞吐的高效方法|深度学习分布式训练专题》详细介绍了利用数据并行进行大规模分布式训练。读者不禁要问：仅仅使用数据并行，是否可以完全满足大模型训练的要求？随着技术的发展，业界内训练的模型越来越大，模型朝着更深和更宽的方向发展。以自然语言处理（NLP）领域为例，模型从Bert发展到GPT，模型规模从数亿参数量增加到数百亿甚至是数千亿。当参数规模为千亿时，存储模型参数就需要数百GB的显存空间，超出单个GPU卡的显存容量。显然，仅靠数据并行无法满足超大规模模型训练对于显存的需求。为了解决这个问题，可以采用模型并行技术。与数据并行在不同设备都有完整的计算图不同，模型并行是不同设备负责单个计算图不同部分的计算。
模型并行从计算图的切分角度，可以分为以下几种：
1、按模型的layer层切分到不同设备，即层间并行，我们称之为流水线并行，如下左图[1]。
2、将计算图中的层内的参数切分到不同设备，即层内并行，我们称之为张量模型并行，如下右图[1]。本文主要讲述张量模型并行。
张量模型并行原理
张量模型并行需要解决两个问题：参数如何切分到不同设备（切分方式）；以及切分后，如何保证数学一致性（数学等价））。本文以NLP中的Transformer结构为例，介绍张量模型并行的切分方式和随机性控制。
切分方法
Transformer结构主要由嵌入式表示（Embedding）层、矩阵乘层（MatMul）和交叉熵loss计算层（CrossEntropy）构成。以上三种类型的组网层有较大的特性差异，需要设计对应的张量模型并行策略，但总体上看核心思想都是利用分块矩阵的计算原理，实现其参数切分到不同的设备[2]。下面详细介绍这三种层的切分方式。
对于Embedding算子，如果总的词表非常大，会导致单卡显存无法容纳Embedding层参数。举例来说，当词表数量是50304，词表表示维度为5120，类型为FP32，那么整层参数需要显存大约为50304*5120*4/1024/1024=982MB，反向梯度同样需要982MB，仅仅存储就需要将近2GB。对于Embeeding层的参数，可以按照词的维度切分，即每张卡只存储部分词向量表，然后通过AllReduce汇总各个设备上的部分词向量结果，从而得到完整的词向量结果。
上图描述了单卡Embedding和Embedding两卡张量模型并行的示意图。在单卡上，执行Embedding操作，bz是batch size大小，Embedding的参数大小为[word_size, hidden_size]，计算得到[bz, hidden_size]张量。下图为Embedding张量模型并行示例，其将Embedding参数沿word_size维度，切分为两块，每块大小为[word_size/2, hidden_size]，分别存储在两个设备上，即每个设备只保留一半的词表。当每张卡查询各自的词表时，如果无法查到，则该词的表示为0，各自设备查询后得到[bz, hidden_size]结果张量，最后通过AllReduce_Sum通信，跨设备求和，得到完整的全量结果，可以看出，这里的输出结果和单卡执行的结果一致。
矩阵乘的张量模型并行充分利用矩阵分块乘法的原理。举例来说，要实现如下矩阵乘法Y=X*A，其中X是维度为MxN的输入矩阵，A是维度为NxK的参数矩阵，Y是结果矩阵，维度为MxK。如果参数矩阵A非常大，甚至超出单张卡的显存容量，那么可以把参数矩阵A切分到多张卡上，并通过集合通信汇集结果，保证最终结果在数学计算上等价于单卡计算结果。这里，参数矩阵A存在两种切分方式：
参数矩阵A按列切块。如下图所示，将矩阵A按列切成
分别将A1，A2放置在两张卡上。两张卡分别计算Y1=X*A1和Y2=X*A2。计算完成后，通过collective通信AllGather（一种跨GPU卡的通信方式），获取其它卡上的计算结果，拼接在一起得到最终的结果矩阵Y。综上所述，通过将单卡显存无法容纳的矩阵A拆分，放置在两张卡上，并通过多卡间通信，即可得到的最终结果。该结果在数学上与单卡计算结果上完全等价。
参数矩阵A按行切块。如下图所示，将矩阵A按行切成
为了满足矩阵乘法规则，输入矩阵X需要按列切分X=[X1 | X2]。同时，将矩阵分块，分别放置在两张卡上，每张卡分别计算Y1=X1*A1，Y2=X2*A2。计算完成后，通过collective通信Allreduce_sum，归约其他卡上的计算结果，可以得到最终的结果矩阵Y。同样，这种切分方式，既可以保证数学上的计算等价性，并解决单卡显存无法容纳，又可以保证单卡通过拆分方式可以装下参数A的问题。
Transformer中的FFN结构均包含两层全连接（FC）层，即存在两个矩阵乘，这两个矩阵乘分别采用上述两种切分方式，如下图所示。对第一个FC层的参数矩阵按列切块，对第二个FC层参数矩阵按行切块。这样第一个FC层的输出恰好满足第二个FC层数据输入要求（按列切分），因此可以省去第一个FC层后的AllGather通信操作。
分类网络最后一层一般会选用softmax和cross_entropy算子来计算交叉熵损失。如果类别数量非常大，会导致单卡显存无法存储和计算logit矩阵。针对这一类算子，可以按照类别数维度切分，同时通过中间结果通信，得到最终的全局的交叉熵损失。
首先计算的是softmax值，如下公式，其中N表示张量模型并行的设备号
得到softmax之后，同时对标签target按类别切分，每个设备得到部分loss，最后在进行一次通信，得到全量的loss。整个过程，只需要进行三次小量的通信，就可以完成CrossEntropyLoss的计算，流程图如下所示：
具体的计算步骤如下图所示。
随机性控制
通过上面的分析发现，只需要对参数切分，并在算子实现层面加入额外的通信算子，可以实现张量模型并行。为了保证数学一致性，除了添加跨设备的通信外，还需要额外考虑由于模型切分到不同设备而带来的问题。
由于张量模型并行实际目的，是解决单设备无法运行大模型的问题，因此，张量模型并行虽然在多个设备上运行，其运行的结果需要完全等价单设备运行。为了等价单设备模型初始化，张量模型并行需要对随机性进行控制。张量模型并行的随机性主要分为两种：参数初始化的随机性和算子计算的随机性。下面，我们将分别介绍这两类随机性。
多卡的参数初始化要等价于单卡初始化结果。下图就是一个典型的错误示范：如果将一个设备的参数E，按照张量模型并行切分到2个设备上，分别为E1和E2，同时这两个设备的随机种子相同均为P，那么参数初始化后，两个设备的参数将会初始化为相同的数值，显然这和起初一个设备上参数E数学不等价，或者说它失去了一半的随机性。
正确的做法，应该将参数切分到多个卡上后，再修改相应卡的随机性，保证各个卡的随机种子不同，这样从随机角度而言，多卡参数初始化的随机性与单卡相同。如下图所示，切分到不同设备后，卡1随机种子为P，卡2随机种子为Q，保证两者不同：
在实现了张量模型并行的Transformer结构。如果错误方法，使用相同的随机种子初始化各卡的参数，那么将严重影响收敛效果，如下图所示。其中，绿色曲线表示多卡训练loss曲线，红色曲线表示单卡训练loss曲线；可以看出多卡训练的loss曲线下降速度逐渐变慢。
Dropout是常见的具有随机性的算子。在张量模型并行和该算子结合使用时，需要特别注意对该算子随机性的控制。例如，Transformer结构的self-attention模块中就大量使用了Dropout算子，根据使用的位置不同，Dropout将存在两种随机性，需要利用两套随机种子进行控制。
如上图的Self-Attention结构中包含了两类Dropout操作。其中，左侧的Dropout操作的对象是切分矩阵的中间计算结果，该结果在不同的切分设备上是不同的，因此需要保证不同卡上随机种子不同。与之不同，对于右侧的Dropout (Z=Dropout(YB))而言，Y*B矩阵乘后，调用了AllGather，保证所有卡的都得到了相同的计算结果，之后在经过Dropout后，需要保证各个卡之间的结果不变，因此这个Dropout的随机种子需要在多卡下是相同的。
总结
综上所述，本文讲述了Transformer模型中的张量模型并行，通过将计算图的参数切分到多个设备上，然后通过额外的设备间通信，解决模型训练的显存消耗超过单卡显存容量的问题，再结合随机性的控制，保证计算结果在数学上和单设备结果的一致。上述的实现方式实现简单，也便于拓展到其他模型中，但是模型中存在大量无法切分的layer层，那么会增加大量的冗余计算，需要设计更通用的张量模型并行方案。感兴趣的同学欢迎点击链接（https://github.com/PaddlePaddle/FleetX）深入了解张量模型并行。
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