TePDist：HLO驱动的全自动分布式系统，解决复杂模型并行挑战

"藏经阁-基于HLO的全自动分布式系统—TePDist-29.pdf"是一篇深入探讨了在现代IT行业中分布式训练技术的重要性和应用的论文。作者王思宇来自阿里云计算平台事业部的机器学习PAI团队，文章主要关注于如何利用高效的分布式训练方法来应对模型规模扩大、硬件异构集群以及多样化复杂的模型需求。 论文首先概述了分布式训练技术的背景，强调了随着模型规模的增大和用户量的增长，如ChatGPT的兴起，分布式训练技术的重要性愈发凸显。它提出的问题是如何有效地将工作负载映射到异构硬件集群上，这涉及到了算子拆分并行策略（如Megatron-LM对multihead维度的切分和MoE模型对Expert维度的分割），以及流水并行策略，如1F1B调度、PipeDream和DAPPLE等，展示了多种并行框架的实践和研究，包括自动策略框架如Alpa、Unity、FlexFlow，以及定制优化框架如Megatron/DeepSpeed，涵盖了混合并行、零优化和数据离载等高级技术。 文章的核心部分是TePDist的设计和特性，这是一种全自动分布式系统，采用C/S模式，其中服务器端处理HLO Intermediate Representation (HLOIR)。TePDist的独特之处在于它将模型构建语言与运行时解耦，使得系统能够自动探索分布式策略，同时允许用户通过注解进行一定程度的干预。它支持不同优化级别的策略搜索，允许用户控制策略质量和编译时间之间的权衡，并通过分层拆解复杂问题来管理系统的复杂性。TePDist的Pipeline划分设计特别值得一提，因为它不需要预先对任务进行线性排序，从而提供了更大的灵活性。 TePDist不仅是一个分布式执行引擎，还包含策略搜索和Runtime功能，旨在简化用户的使用体验，提高训练效率，同时适应不断变化的硬件环境和多样化的工作负载需求。这篇论文详细介绍了TePDist如何通过创新的架构和自动化策略，帮助解决分布式训练中的挑战，推动了高性能计算在深度学习领域的应用。"