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分布式AI训练需要对网络传输的数据进行压缩。

目前，AI训练的网络数据压缩主要基于两个事实：

1. 基于AI训练的数据大多稀疏，分布式随机梯度下降训练中99.9%的梯度交换是冗余的。

2.可以压缩激活值的变化。

因此，存在大幅压缩通信传输数据的基础。

参考文献见附录。

一般来说，目前业界的压缩技术可以将1GBps网络带宽下的训练速度保持在10GBps网络带宽的80%，导致20%的性能损失。

图片来源：NeurIPS ： 2022克服分散式培训的沟通瓶颈 （2/2）

附录：

AI训练网络传输数据压缩的行业研究：

https://together.ai/blog/neurips-2022-overcoming-communication-bottlenecks-for-decentralized-training-2

https://arxiv.org/abs/1712.01887

所有模型都生成具有特定标签的结构化数据。

集群的主节点对计算结果进行汇总处理时，会对获取的数据进行语法和语义检查。

计算节点容器只能加载用户在需求端指定的容器镜像。此检查是通过容器和 K8S 的原生函数完成的：验证加载图像的哈希值和标签。

计算任务、过程和结果将被记录在区块链上，以供后续审查。

在这种模式下，如果一个人想造假，成本大于它能得到的回报，就会变成严重的损失，这在经济上是不可行的。

传统的集群是以太网固定IP，现有的分布式计算项目只能使用公网固定IP，只能由专业人员部署配置，在服务器之间连接。DEKUBE是互联网上的非固定IP。普通PC用户不了解传统集群是如何部署和配置的，因此使用普通用户的计算资源存在两个问题：

1、点对点网络（P2P网络）一般用于互联网上非固定IP之间的相互传输，如BT、eMule、传统区块链等。但这种传输速度低且不稳定。因此，我们增强了点对点网络层，将速度和稳定性提高了许多倍，以满足 GPU 间通信的需求。

2.我们做了全球唯一的计算节点客户端，让普通用户的整个集成过程变得简单，无需输入命令或编写代码即可直接使用。传统的集群，包括云计算服务提供商，以及现有的分布式计算项目，都无法做到这一点。

在大规模训练过程中，由于节点数量较多，硬件、软件和网络不可避免地会出现间歇性故障和中断，例如A100卡满载运行一天，损坏率为1/10000。

因此，大型语言模型的训练过程往往有其自身的容错机制。

具体解决方案请参考：

https://arxiv.org/abs/2205.01068

https://arxiv.org/abs/2204.02311

用户的模型数据和输出结果经过加密并存储在存储节点上，只能访问用户自己的机密信息。即使是系统管理员也无法访问它。

主机与集群主节点和客户端服务器的通信是在加密通道中进行的，其信息无法被外界读取。

客户端监视主机用户操作，如果主机用户尝试读取客户端的数据，则主机将被踢出群集。

大型模型训练通常对GPU性能有对齐要求，因此在DEKUBE任务分配系统中，相同的任务会分配性能相似的GPU。

典型的 GPU 需要四个 CPU 内核。

需要两倍于 GPU 的 CPU 内存容量。

CPU 和主板需要为每个 GPU 分配至少 8 个 PCI-E 通道。

深度学习的 GPU 内存消耗有两种类型：

模型状态和残差状态，两者都会消耗大量 GPU 内存。

1. 模型状态主要有三种类型：优化器、梯度和参数。

将这三种类型的数据拆分为每个 GPU 可以产生三种拆分方法：

（其中模型参数的数量为 Ψ，K 是优化器数据量与参数之间的比率，Nd 是拆分的 GPU 数量）

POS：只有优化器状态是平均分配的。

POS+g：平均划分梯度状态和优化器状态。

POS+g+p：平均划分优化器状态、梯度和参数。

OS 和 OS+G 方法不会增加流量，并且是无损拆分方式，可以大大降低 GPU 内存需求。OS+G+P 方法可以在 GPU 足够的情况下无限降低 GPU 内存需求，让低端 GPU 可以参与超大型模型的训练，但会增加流量。当一个GPU的os+g+p数据拆分为64个GPU时，GPU之间的流量将增加50%。这种流量可以通过多种方式进行压缩，并且通常通信负载的增加并不大。

2.残余状态是指除模型状态之外的内存占用，包括激活值、各种缓冲区和不可用的内存碎片，其中主要内存占用来自激活值

激活优化还使用分片方法和检查点，这是一种将计算换成内存空间的方法，广泛用于GPU内存的存储优化。在 2017 年的 SKT 论文中，创建了一个检查点，将内存需求降低到原始内存需求的 1/3，性能为原始性能的 94%。

在模型训练过程中，经常会创建一些不同大小的临时缓冲区，解决方案是提前创建一个固定的缓冲区，在训练过程中不再动态创建，如果要传输的数据较小，则一次集成并传输多组数据，以提高效率。

GPU 内存碎片化的主要原因之一是，在检查点之后，那些未保存的激活值会不断创建和销毁，解决方案是预先分配一个连续的 GPU 内存，将模型状态和检查点存储在驻留的 GPU 内存中，并使用剩余的 GPU 内存进行动态创建和销毁。

对于超过 100 张 GPU 卡，建议带宽大于 1 Gbps（上传带宽和下载带宽均大于 1 Gbps）。

建议10个以上GPU卡的带宽在500Mbit/s以上（上传带宽和下载带宽均大于500Mbps）。

亚马逊 8 卡 A100 80G 版本的当前价格为每小时 40.96 美元，或每张卡每月 3,686 美元。

假设NVIDIA A100 80G的训练性能为1，则各显卡的算力和功耗如下：

考虑到平均20%的网络损耗，实际分布式AI训练相对于集中式A100 80G计算集群的性能瓦特比如下：

预计开发、测试、部署一个云计算平台来管理分布式AI算力需要两年时间，这需要开发一个算力供需的集体招标系统，适配各种训练框架（TensorFlow、Pytorch、Kera、Theano等），并适配AMD的ROCm计算平台修改linux内核，形成多GPU运行环境， 开发适合为个人计算机提供分布式计算环境的虚拟机和客户端，为主节点提供灾难恢复处理和调度系统，开发网络压缩算法并优化点对点网络层以降低网络延迟等。

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