[AIGC最佳实践] 使用Megatron-Deepspeed多机RoCE分布式训练GPT2

0. 需求描述

服务器环境： 十台GPU Ant8裸金属服务器， 每台服务器有8 * 100GE的RoCE网卡。笔者在该环境下用Megatron-Deepspeed训练框架， 多机多卡分布式训练GPT2模型, 想利用RoCE网卡来提高网络传输速度和性能。本文该出一个大概的思路， 仅供参考。

1. 配置网络拓扑

需要设置网络拓扑，确保所有服务器都可以互相通信。可以使用交换机或路由器来连接这些服务器。如果使用的是交换机，则建议使用支持RDMA的交换机，以获得最佳性能。

2. 安装和配置ROCE网卡

需要安装和配置ROCE网卡。ROCE使用RDMA技术来提供高性能和低延迟的网络传输。需要确保所有服务器都安装了ROCE网卡，并启用了RDMA功能。还需要配置IP地址和网关，以确保服务器之间可以相互通信。

3. 安装和配置Megatron-DeepSpeed训练框架

需要安装和配置Megatron-DeepSpeed训练框架。这是一个基于PyTorch的分布式训练框架，可以有效地在多台机器上训练大型深度学习模型。需要确保所有服务器上都安装了Megatron-DeepSpeed，并正确配置了环境变量和参数。

4. 配置分布式训练

需要配置分布式训练。可以使用Megatron-DeepSpeed提供的脚本来配置分布式训练。以下是一个示例脚本：

export MASTER_ADDR=<IP address of the master node>
export MASTER_PORT=<Port number>

mpirun -n 10 \
--host <IP address of node 1>,<IP address of node 2>,...,<IP address of node 10> \
--mca pml ob1 --mca btl ^openib \
python train.py \
--deepspeed \
--deepspeed_config config.json \
--model-parallel-size 1 \
--num-layers 12 \
--hidden-size 768 \
--batch-size 8 \
--seq-length 1024 \
--train-iters 1000000 \
--lr 0.00015 \
--log-interval 100 \
--save-interval 10000 \
--resume-dataloader \
--data-path <path to training data>

在此示例中，需要设置MASTER_ADDR和MASTER_PORT变量，这将指定主节点的IP地址和端口号。还需要设置--host参数，以指定所有节点的IP地址。最后，需要设置其他参数，例如模型大小、批量大小、序列长度和训练迭代次数。