火山引擎Vengine如何通过分布式训练加速大模型（如GPT-3）训练？

发布时间：2025-04-17 08:34:24 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：8 次

火山引擎Vengine通过多种方式加速大模型（如GPT-3）的分布式训练，具体如下：

硬件基础设施优化

• 自研DPU芯片：火山引擎发布了新一代自研DPU芯片，其网络性能达5000万pps转发能力、延迟低至20us。DPU可以释放CPU和GPU的算力，降低功耗并减少数据中心运营成本，形成“CPU+GPU+DPU”的混合算力结构，提升资源效率。基于自研DPU的GPU实例，较上一代实例集群性能最高提升3倍以上。

• 高性能网络：火山引擎的机器学习平台支持万卡级别的超大规模分布式并行训练场景，其网络带宽可达800G，能够满足大规模分布式训练中数据传输的需求，减少通信延迟。

• GPU弹性计算实例：支持灵活调度资源，随用随取，最高可以为客户节省70%的算力成本。

分布式训练框架与技术

• veGiantModel框架：火山引擎推出了大模型训练框架veGiantModel，基于PyTorch框架，以Megatron和DeepSpeed为基础。该框架同时支持数据并行、算子切分、流水线并行3种分布式并行策略，还支持自动化和定制化的并行策略。veGiantModel在V100和A100机型上均胜出Megatron和DeepSpeed，最高可达6.9倍提升。

• ByteCCL通信库：veGiantModel基于字节跳动自研的ByteCCL高性能异步通讯库，该库针对A100/V100等机型拓扑做了分层规约优化，并支持更全面的通讯原语。ByteCCL同时利用了CPU和GPU两种异构资源来加速通信，在对拓扑的探测上做了细致和智能的优化，并且支持异步和同步两种训练模式。

• 混合并行策略：veGiantModel支持混合并行的策略，包括数据并行、Tensor并行和流水线并行。可根据参数量、计算量自动切分流水线，在分布式训练中综合考虑跨机的带宽，自动调整topology的placement。

资源调度与管理

• 潮汐、混部等资源复用方式：通过潮汐、混部等方式，火山引擎实现资源的高利用率和极低成本。例如抖音推荐系统利用夜间波谷的算力进行模型训练，降低了云计算成本。

• 多队列调度、Gang调度、堆叠调度等策略：在分布式训练的调度上，火山引擎采用了多队列调度（排队、抢占）、Gang调度、堆叠调度等策略。这些调度策略可以确保分布式训练中各个角色的实例能够协调一致地启动和运行，同时考虑网络的亲和性，提高训练效率。

存储优化

• CloudFS缓存加速：火山引擎的底层存储TOS通过CloudFS提供透明缓存加速。CloudFS提供了FUSE Client，支持模型训练场景常用API，并提供PageCache，使得百GB的数据集在第二个epoch时可以获得内存级性能。此外，CloudFS还支持分布式Blob缓存，与GPU机器就近部署，保证百Gbps带宽和亚毫秒级延迟。