Megatron - LM 怎么进行模型切分的，怎么匹配服务器的
Megatron - LM 怎么进行模型切分的，怎么匹配服务器的？
Megatron - LM主要针对Transformer模型进行层内模型并行训练，其模型切分和服务器匹配策略如下：
- 模型切分
- 多头注意力模块切分：在Transformer的多头注意力模块中，Megatron - LM利用其内在并行性，将与矩阵乘运算相关的查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V都以列并行的方式划分到不同的计算设备（如GPU）上。例如，对于一个具有64个注意力头的模型，如果有4个GPU，那么每个GPU可能会负责16个注意力头相关的矩阵运算。这样在计算每个注意力头的输出时，不同GPU可以并行计算，减少了整体计算时间。
- 前馈网络模块切分：对于前馈网络模块，第一个参数矩阵A以列并行方式拆分，输入矩阵X则被复制。而对于第二个线性层，由于其输入矩阵Y同样被以列并行的方式划分，因此参数矩阵B只能以行并行的方式分区，以确保计算的正确性。比如在一个常见的Transformer层中，假设前馈网络的参数矩阵A维度为[1024,4096]，在4个GPU上进行列并行切分后，每个GPU上的A矩阵维度变为