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Cloud TPU 多切片概览

Cloud TPU Multislice 是一种全栈性能伸缩技术，可让训练作业通过简单的数据并行处理在单个 Pod 或多个 Pod 中的切片上使用多个 TPU 切片。对于 TPU v4 芯片，这意味着训练作业可以在一次运行中使用超过 4096 个芯片。对于需要少于 4096 个芯片的训练作业，单个切片可以提供最佳性能。但是，多个较小的切片更容易获得，从而在将多切片与较小的切片配合使用时，可以缩短启动时间。

多个切片可线性扩缩性能

以多切片配置部署时，每个切片中的 TPU 芯片通过芯片间互连 (ICI) 进行通信。不同切片中的 TPU 芯片通过将数据传输到 CPU（主机）来进行通信，而 CPU 又通过数据中心网络 (DCN) 传输数据。

多切片数据流

开发者无需编写代码即可实现切片间 DCN 通信。XLA 编译器会为您生成该代码，并重叠与计算的通信，以实现最高性能。

概念

加速器类型

包含一个多切片的每个 TPU 切片的形状。多切片请求中的每个切片都属于同一加速器类型。加速器类型由 TPU 类型（v4 或 v5e）后跟 TensorCore 数量组成。例如，v4-128 指定具有 128 个 TensorCore 的 TPU v4。

自动修复

当切片遇到维护事件、抢占或硬件故障时，Cloud TPU 会创建新切片。在极少数情况下，如果没有足够的资源来创建新切片，除非硬件可用，否则创建将无法完成。创建新切片后，多切片环境中的所有其他切片都将重启，以便训练可以继续。使用正确配置的启动脚本后，训练脚本可以自动重新启动，而无需用户干预，即从最新的检查点加载和恢复。

数据集

模型用于训练或推理的数据。

数据中心网络 (DCN)

在多切片配置中连接 TPU 切片的延迟时间较长、吞吐量较低的网络（与 ICI 相比）。

帮派调度

同时预配所有 TPU 切片时，可以保证成功预配所有切片或不预配任何切片。

主机

主机是运行虚拟机的物理计算机。一个主机一次最多可以运行四个虚拟机。每个虚拟机都有一个专用 TPU。

推断

将预训练的机器学习模型加载到主机上，并根据数据进行预测。

芯片间互连 (ICI)

用于连接 TPU Pod 内多个 TPU 的高速、低延迟内部链路。

多切片

两个或更多可通过 DCN 通信的 TPU 芯片切片。

节点

在多切片上下文中，节点是指单个 TPU 切片。多切片中的每个 TPU 切片都有一个节点 ID。

Pod

通过专用 ICI 网络接口连接的一系列 TPU 芯片。利用 Pod，您可以在多个 TPU 之间分配处理负载。

已加入队列的资源 (QR)

TPU 资源的表示形式，用于对单切片或多切片 TPU 环境的请求加入队列和管理。

启动脚本

每次启动或重新启动虚拟机时都会运行的标准 Compute Engine 启动脚本。对于多切片，在二维码创建请求中指定。如需详细了解 Cloud TPU 启动脚本，请参阅管理 TPU 资源。

TPU 切片

由 TPU 芯片组成的 TPU Pod 的逻辑子部分。切片中的所有芯片使用 ICI 网络相互通信。

TPU 虚拟机

一台运行 Linux 并且能够访问底层 TPU 的虚拟机。对于 v4 TPU，每个 TPU 虚拟机都可以直接访问四个芯片。有时，我们将 TPU 虚拟机称为工作器。

Tensor

一种数据结构，用于表示机器学习模型中的多维数据。

张量处理单元 (TPU)

Google 内部开发的机器学习加速芯片。它们旨在为矩阵乘法等关键机器学习任务提供快速且省电的计算。

Cloud TPU 容量类型

可以通过不同类型的容量创建 TPU（请参阅 TPU 定价方式中的“使用选项”）：

预留：目标预留配额。如需使用预留的配额，您必须与 Google 签订预留协议。请在创建资源时使用 --reserved 标志。
Spot：使用 Spot 虚拟机定位抢占式配额。您的资源可能会被抢占，以便为请求优先级较高的作业腾出空间。创建资源时，请使用 --spot 标志。
按需：以按需配额为目标，此类配额不需要预留，不会被抢占。TPU 请求将加入 Cloud TPU 提供的按需配额队列，资源的可用性无法保证。默认处于选中状态，无需任何标志。

开始

如果您之前未使用过 TPU，请先安装 Google Cloud CLI 并设置 Cloud TPU 环境。如需使用多切片，您的 TPU 资源必须作为已加入队列的资源进行管理。

如果您已经是 TPU v4 用户并且有预留，则可能需要将预留迁移到新的预留系统。如需了解详情，请与您的 Google Cloud 客户代表联系。

入门示例

本教程使用 MaxText GitHub 代码库中的代码。 MaxText 是一个经过良好测试的高性能、可任意伸缩的开源 LLM，使用 Python 和 Jax 编写。MaxText 的设计宗旨是在 Cloud TPU 上高效训练，

shardings.py 中的代码旨在帮助您开始使用不同的并行处理选项进行实验。例如，数据并行处理、完全分片数据并行处理 (FSDP) 和张量并行处理。代码可从单个切片扩展到多切片环境。

ICI 并行处理

ICI 是指在单个切片中连接 TPU 的高速互连。ICI 分片对应于切片内的分片。shardings.py 提供三个 ICI 并行参数：

ici_data_parallelism
ici_fsdp_parallelism
ici_tensor_parallelism

您为这些参数指定的值决定了每个并行方法的分片数。

必须对这些输入加以限制，使 ici_data_parallelism * ici_fsdp_parallelism * ici_tensor_parallelism 等于切片中的条状标签数量。

下表显示了 v4-8 中提供的四个芯片的 ICI 并行性示例用户输入：

	ici_data_parallelism	ici_fsdp_parallelism	ici_tensor_parallelism
4 声道 FSDP	1	4	1
四向张量并行处理	1	1	4
双向 FSDP + 双向 Tensor 并行处理	1	2	2

请注意，在大多数情况下，ici_data_parallelism 应保留为 1，因为 ICI 网络足够快，几乎总是首选 FSDP 而不是数据并行处理。

此示例假定您熟悉在单个 TPU 切片上运行代码，例如使用 JAX 在 Cloud TPU 虚拟机上运行计算。以下示例展示了如何在单个 Slice 上运行 shardings.py。

设置环境：

$ gcloud auth login
$ gcloud config set project your-project-id
$ gcloud config set compute/zone your-zone

为 gcloud 创建 SSH 密钥。建议将密码留空（在运行以下命令后按 Enter 键两次）。如果系统提示 google_compute_engine 文件已存在，请替换现有版本。
```
$ ssh-keygen -f ~/.ssh/google_compute_engine
```
使用以下命令预配 TPU：
```
$ gcloud alpha compute tpus queued-resources \
create your-qr-id \
--accelerator-type your-accelerator-type \
--runtime-version tpu-ubuntu2204-base \
--node-id qr-id \
[--reserved |--spot]
```
命令标志说明

your-qr-id

一个用户定义的字符串，用于标识二维码请求。

accelerator-type

加速器类型指定要创建的 Cloud TPU 的版本和大小。如需详细了解每个 TPU 版本支持的加速器类型，请参阅 TPU 版本。

runtime-version

[Cloud TPU 软件版本](/tpu/docs/supported-tpu-configurations#tpu_software_versions)。

node-id

系统将为响应二维码请求而创建的 TPU 资源的 ID。

reserved

创建切片时使用预留的配额。

best-effort

创建切片时尽量使用配额 [默认]。

Google Cloud CLI 不支持某些二维码创建选项，例如标记。如需了解详情，请参阅创建二维码。
等待二维码处于 ACTIVE 状态，这意味着工作器节点处于 READY 状态。二维码配置开始后，可能需要一到五分钟才能完成，具体取决于二维码的大小。您可以使用以下命令检查二维码请求的状态：
```
$ gcloud compute tpus queued-resources \
  list --filter=your-qr-id
```
一个 v4-8 切片具有一个 TPU 虚拟机。使用 SSH 连接到 TPU 虚拟机：
```
$ gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-qr-id
```
将 MaxText（包含 shardings.py）克隆到 TPU 虚拟机。
在 MaxText 代码库目录中，运行设置脚本以在 TPU 切片上安装 JAX 和其他依赖项。设置脚本需要几分钟时间才能运行完毕。
```
$ bash setup.sh
```
运行以下命令，在 TPU 切片上运行 shardings.py。
```
$ python3 pedagogical_examples/shardings.py \
  --ici_fsdp_parallelism 4 \
  --batch_size 131072 \
  --embedding_dimension 2048
```
您可以在日志中查看结果。您的 TPU 应该能达到每秒约 260 TFLOP 或高达 90%以上的 FLOP 利用率！在本例中，我们选择了适合 TPU 高带宽内存 (HBM) 的大致最大批次。

欢迎随时探索通过 ICI 的其他分片策略，例如，您可以尝试以下组合：

$ python3 pedagogical_examples/shardings.py \
  --ici_tensor_parallelism 4 \
  --batch_size 131072 \
  --embedding_dimension 2048

完成后删除二维码和 TPU 切片。您应该在设置切片的环境中运行这些清理步骤（首先运行 exit 以退出 SSH 会话）。删除需要两到五分钟才能完成，您可以使用可选的 --async 标志在后台运行。

重要提示 ：QR 码必须在使用后删除。否则，他们将继续消耗您的二维码配额，该配额与 TPU 配额是分开跟踪的。
```
$ gcloud compute tpus queued-resources
  delete your-qr-id --force (--async)
```

使用 DCN 并行处理的多切片分片

shardings.py 脚本接受三个参数，它们分别指定 DCN 并行处理，对应于每种数据并行类型的分片数：

dcn_data_parallelism
dcn_fsdp_parallelism
dcn_tensor_parallelism

必须对这些参数的值进行限制，以便 dcn_data_parallelism * dcn_fsdp_parallelism * dcn_tensor_parallelism 等于切片的数量。

以两个 Slice 为例，请使用 --dcn_data_parallelism = 2。

	dcn_data_parallelism	dcn_fsdp_parallelism	dcn_tensor_parallelism	切片数量
双向数据并行处理	2	1	1	2

dcn_tensor_parallelism 应始终设置为 1，因为 DCN 不适合进行此类分片。对于 v4 芯片上的典型 LLM 工作负载，dcn_fsdp_parallelism 也应设置为 1，因此 dcn_data_parallelism 应设置为切片数量，但这取决于应用。

随着切片数量的增加（假设切片大小和每个切片的批量数据保持不变），数据并行量会增加。

在多切片环境中运行 `shardings.py`

您可以使用 multihost_runner.py 或通过在每个 TPU 虚拟机上运行 shardings.py，在多切片环境中运行 shardings.py。在这里，我们使用 multihost_runner.py。以下步骤与 MaxText 代码库中的使用入门：多个切片快速实验非常相似，不同之处在于，我们在这里使用的是 shardings.py，而不是 train.py 中更复杂的 LLM。

multihost_runner.py 工具针对反复使用相同的 TPU 的快速实验进行了优化。由于 multihost_runner.py 脚本依赖于长期有效的 SSH 连接，因此我们不建议将其用于任何长时间运行的作业。如果要运行持续时间更长的作业（例如数小时或数天），我们建议您使用 multihost_job.py。

在本教程中，我们使用“runner”一词表示运行 multihost_runner.py 脚本的机器。runner我们使用术语“工作器”来表示构成切片的 TPU 虚拟机。您可以在本地机器或切片同一项目中的任何 Compute Engine 虚拟机上运行 multihost_runner.py。不支持在工作器上运行 multihost_runner.py。

multihost_runner.py 使用 SSH 自动连接到 TPU 工作器。

在此示例中，我们在两个 v4-16 切片（共 4 个虚拟机和 16 个 TPU 芯片）上运行 shardings.py。您可以修改示例，以便在更多 TPU 上运行。

设置您的环境

在运行程序机器上克隆 MaxText。
转到代码库目录。
为 gcloud 创建 SSH 密钥，我们建议将密码留空（在运行以下命令后按 Enter 键两次）。如果系统提示您 google_compute_engine 文件已存在，请选择不保留现有版本。
```
  $ ssh-keygen -f ~/.ssh/google_compute_engine
  
```
添加一个环境变量，将 TPU 切片数量设置为 2。
```
  $ export SLICE_COUNT=2
  
```
使用 queued-resources create 创建多切片环境。

注意：在选择 --reserved 或 --best_effort 或默认的按需配额之前，请确保您拥有相应的配额。如需了解配额类型，请参阅配额政策。
以下命令展示了如何创建 v4 Multislice TPU。如需使用 v5e，请指定 v5e accelerator-type（例如 v5litepod-16）和 v5e runtime-version (v2-alpha-tpuv5-lite)。
```
  $ gcloud alpha compute tpus queued-resources 

  create your-qr-id 

  --accelerator-type=your-accelerator-type 

  --runtime-version=tpu-vm-runtime-version 

  --node-count=node-count 

  --node-prefix=your-qr-id 

  [--reserved|--spot]
  
```
命令标志说明

your-qr-id

一个用户定义的字符串，用于标识二维码请求。

accelerator-type

加速器类型指定要创建的 Cloud TPU 的版本和大小。如需详细了解每个 TPU 版本支持的加速器类型，请参阅 TPU 版本。

runtime-version

Cloud TPU 软件版本。

node-count

要创建的 Slice 数量。

node-prefix

用于为每个切片生成名称的前缀。每个切片的前缀后面会附加一个数字。例如，如果将 node-prefix 设置为 mySlice，则切片会命名为 mySlice-0、mySlice-1 等。

reserved

创建切片时使用预留的配额。

best-effort

创建切片时尽量使用配额 [默认]。
二维码配置开始时，最多可能需要五分钟才能完成，具体取决于二维码的大小。等待已加入队列的资源 (QR) 处于 ACTIVE 状态。您可以使用以下命令检查二维码请求的状态：
```
$ gcloud compute tpus queued-resources list \
--filter=your-qr-id
```
此命令应生成如下所示的输出：
```
NAME        ZONE           NODE_COUNT  ACCELERATOR_TYPE  STATE
...
que-res-id  us-central2-b  4           v4-16             ACTIVE
...
```
如果二维码状态为 WAITING_FOR_RESOURCES 或 PROVISIONING 状态超过 15 分钟，请与您的 Google Cloud 客户代表联系。

安装依赖项。

$ python3 multihost_runner.py \
  --TPU_PREFIX=your-qr-id \
  --COMMAND="bash setup.sh"

使用 multihost_runner.py 在每个工作器上运行 shardings.py。

$ python3 multihost_runner.py \
  --TPU_PREFIX=your-qr-id \
  --COMMAND="python3 pedagogical_examples/shardings.py \
  --dcn_data_parallelism $SLICE_COUNT \
  --ici_fsdp_parallelism 8 \
  --batch_size 131072 \
  --embedding_dimension 2048"

您会发现日志文件的性能大约为每秒 230 TFLOP。

完成后请清理 TPU 和二维码。删除需要两到五分钟才能完成，您可以使用可选的 --async 标志在后台运行。

将工作负载扩缩为多切片

在多切片环境中运行模型之前，请更改以下代码：

在创建网格时使用 jax.experimental.mesh_utils.create_hybrid_device_mesh，而不是 jax.experimental.mesh_utils.create_device_mesh。

这些应该是移至多切片后唯一需要进行的代码更改。为了实现高性能，DCN 需要映射到数据并行轴、完全分片数据并行轴或流水线并行轴。如需详细了解性能注意事项和分片策略，请参阅使用多切片进行分片以获得最佳性能。

如需验证您的代码是否可以访问所有设备，您可以断言 len(jax.devices()) 等于多切片环境中的芯片数量。例如，如果您使用 4 个 v4-16 切片，则每个切片有 8 个条状标签 * 4 个切片，因此 len(jax.devices()) 应返回 32。

为多切片环境选择切片大小

如需获得线性速度，请添加与现有切片相同大小的新切片。例如，如果您使用 v4-512 切片，则多切片将添加第二个 v4-512 切片并将全局批次大小加倍，从而实现大约两倍的性能。如需了解详情，请参阅使用多切片进行分片以获得最佳性能。

在多个切片上运行作业

您可以通过三种不同的方法在多切片环境中运行自定义工作负载：

使用实验运行程序脚本 multihost_runner.py
使用生产运行程序脚本 multihost_job.py
使用手动方法

实验运行程序脚本

multihost_runner.py 脚本会将代码分发到现有的多切片环境，并在每个主机上运行您的命令，将日志复制回来，并跟踪每个命令的错误状态。MaxText 自述文件中介绍了 multihost_runner.py 脚本。

由于 multihost_runner.py 会维护持久性 SSH 连接，因此它仅适用于运行时间相对适中的实验。您可以根据工作负载和硬件配置调整 multihost_runner.py 教程中的步骤。

生产环境运行程序脚本

对于需要灵活应对硬件故障和其他抢占的生产作业，最好直接与 Create Queued Resource API 集成。作为工作示例，我们提供了 multihost_job.py，它会使用适当的启动脚本触发“已创建的已排队的资源”API 调用，以运行训练并在抢占时恢复。MaxText 自述文件中介绍了 multihost_job.py 脚本。

由于 multihost_job.py 必须为每次运行预配资源，因此其迭代周期不会像 multihost_runner.py 那样快。

手动方法

我们建议您使用或调整 multihost_runner.py 或 multihost_job.py 以在多切片配置中运行自定义工作负载。但是，如果您希望直接使用二维码命令预配和管理环境，请参阅管理多切片环境。

管理多切片环境

如需在不使用 MaxText 代码库中提供的工具的情况下手动配置和管理二维码，请参阅以下部分。

创建二维码

在预配容量之前，请先设置以下环境变量：

  $ export your-qr-id=your-queued-resource-id
  $ export PROJECT=your-project-name
  $ export ZONE=us-central2-b
  $ export NETWORK_NAME=your-network-name
  $ export SUBNETWORK_NAME=your-subnetwork-name
  $ export RUNTIME_VERSION=tpu-ubuntu2204-base
  $ export ACCELERATOR_TYPE=v4-16
  $ export SLICE_COUNT=4
  $ export STARTUP_SCRIPT="#!/bin/bash\n ..."
  $ gcloud config set project project-name
  $ gcloud config set compute/zone zone

输入	说明
`your-qr-id`	用户指定的二维码 ID。
项目	Google Cloud 项目名称
可用区	us-central2-b
NETWORK_NAME	VPC 网络的名称。
SUBNETWORK_NAME	VPC 网络中子网的名称
RUNTIME_VERSION	tpu-ubuntu2204-base
ACCELERATOR_TYPE	v4-16
EXAMPLE_TAG_1、EXAMPLE_TAG_2...	用于标识网络防火墙的有效来源或目标的标记
SLICE_COUNT	切片数。上限为 256 个 Slice。
STARTUP_SCRIPT	如果添加到创建请求中，则每当预配或重启 TPU 切片，以及修复或重置 TPU 切片时，都可以运行启动脚本。

使用 `gcloud` 创建二维码请求

$ gcloud alpha compute tpus queued-resources \
  create ${your-qr-id} \
  --project your-project-id \
  --zone your-zone \
  --node-count ${SLICE_COUNT} \
  --accelerator-type ${ACCELERATOR_TYPE} \
  --runtime-version ${RUNTIME_VERSION} \
  --network ${NETWORK_NAME} \
  --subnetwork ${SUBNETWORK_NAME} \
  --tags ${EXAMPLE_TAG_1},${EXAMPLE_TAG_2} \ --metadata=startup-script='${STARTUP_SCRIPT}'
  [--reserved|--spot]

命令标志说明

your-qr-id: 一个用户定义的字符串，用于标识二维码请求。
project: 一个用户定义的字符串，用于标识二维码请求。
zone: 要在其中创建二维码的 Google Cloud 区域。
node-count: 要创建的 Slice 数量。
accelerator-type: 加速器类型指定要创建的 Cloud TPU 的版本和大小。如需详细了解每个 TPU 版本支持的加速器类型，请参阅 TPU 版本。
runtime-version: Cloud TPU 软件版本。
network: 要挂接 TPU 资源的 VPC 网络的名称。
subnetwork: 要挂接 TPU 资源的 VPC 子网的名称。
reserved: 创建切片时使用预留的配额。
spot: 创建切片时使用 Spot 虚拟机配额。

在选择 --reserved、--spot 或默认的按需配额之前，请确保您拥有相应的配额。如需了解配额类型，请参阅配额政策。

使用 `curl` 创建二维码请求

创建名为 queued-resource-req.json 的文件，并将以下 JSON 复制到其中。

{
  "guaranteed": { "reserved": true },
  "tpu": {
    "node_spec": [
    {
      "parent": "projects/your-project-number/locations/your-zone",
        "node": {
          "accelerator_type": "accelerator-type",
          "runtime_version": "tpu-vm-runtime-version",
          "network_config": {
            "network": "your-network-name",
            "subnetwork": "your-subnetwork-name",
            "enable_external_ips": true
          },
          "tags" : ["example-tag-1"]
          "metadata": {
            "startup-script": "your-startup-script"
          }
      },
      "multi_node_params": {
        "node_count": slice-count,
        "node_id_prefix": "your-queued-resource-id"
      }
    }
    ]
  }
}

your-project-number - 您的 Google Cloud 项目编号
your-zone - 要在其中创建二维码的区域
accelerator-type - 单个 Slice 的版本和大小
tpu-vm-runtime-version - TPU 虚拟机运行时版本
your-network-name -（可选）要附加二维码的网络
your-subnetwork-name -（可选）要附加二维码的子网
example-tag-1 - 可选，任意代码字符串
your-startup-script - 分配二维码时将运行的启动脚本
slice-count - 多切片环境中的 TPU 切片的数量
your-qr-id - 用户为二维码提供的 ID

如需了解详情，请参阅 REST 已排队的资源 API 文档，了解所有可用选项。

如需使用 Spot 容量，请替换以下内容：

"guaranteed": { "reserved": true } - "spot": {}

请移除此行以使用默认的按需容量。

使用 JSON 载荷提交二维码创建请求：

  $ curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" -d @queuedresourcereq.json https://tpu.googleapis.com/v2alpha1/projects/your-project-id/locations/your-zone/queuedResources\?queued_resource_id\=your-qr-id

your-project-id - 您的 Google Cloud 项目 ID
your-zone - 要在其中创建二维码的区域
your-qr-id - 用户为二维码提供的 ID

响应应如下所示：

{
  "name": "projects/<your-project-id>/locations/<your-zone>/operations/operation-<your-qr-guid>",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.common.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-11-01T00:17:05.742546311Z",
    "target": "projects/<your-project-id>/locations/<your-zone>/queuedResources/<your-qa-id>",
    "verb": "create",
    "cancelRequested": false,
    "apiVersion": "v2alpha1"
  },
  "done": false
}

使用 name 属性的字符串值末尾的 GUID 值，获取有关二维码请求的信息。

检索二维码的状态

如需获取二维码请求的状态，请使用以下命令：

  $ curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" https://tpu.googleapis.com/v2/projects/your-project-id/locations/your-zone/operations/operation-your-qr-guid

your-project-id - 您的 Google Cloud 项目 ID
your-zone - 要在其中创建二维码的区域
your-qr-guid - 二维码创建请求的输出中 name 后面的 GUID。

此命令的响应包含操作的状态：

{
  "name": "projects/<your-project-id>/locations/<your-zone>/operations/operation-<your-qa-guid>,
  "metadata": {...},
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.tpu.v2.QueuedResource",
    ...
    "state": {
      "state": "WAITING_FOR_RESOURCES"
    }
  }
}

如果二维码已成功创建 ("done = true")，则 response 字段中的状态将为 WAITING_FOR_RESOURCES 或 FAILED。如果二维码处于 WAITING_FOR_RESOURCES 状态，则表示二维码已加入队列，并将在有足够的资源后开始配置。如果二维码处于 FAILED 状态，输出中会包含失败原因。如需详细了解其他可能的状态，请参阅已加入队列的资源用户指南。

操作完成后，请使用描述二维码来监控二维码的各个阶段。

在极少数情况下，您可能会发现二维码处于 FAILED 状态，而某些 Slice 处于 ACTIVE 状态。如果发生这种情况，请删除已创建的资源，并在几分钟后重试，或者与 Cloud TPU 团队联系以解决此问题。

SSH 和安装依赖项

在 TPU Pod 切片上运行 JAX 代码介绍了如何在单个切片中使用 SSH 连接到您的 TPU 虚拟机。如需通过 SSH 连接到多切片环境中的所有 TPU 虚拟机并安装依赖项，请使用以下 gcloud 命令：

  $ gcloud compute tpus queued-resources ssh ${your-qr-id} \
    --zone your-zone \
    --node=all \
    --worker=all \
    --command="command-to-run"
    --batch-size=4

此 gcloud 命令使用 SSH 向二维码中的所有工作器和节点发送指定的命令。该命令会被批处理成四组，同时发送。下一批命令在当前批次完成执行时发送。如果其中某个命令失败，系统会停止处理，并且不再发送其他批次。如需了解详情，请参阅已加入队列的资源 API 参考文档。如果您使用的切片数量超过本地计算机的线程限制（也称为批处理限制），您将遇到死锁。例如，假设本地机器上的批处理限制为 64。如果您尝试在超过 64 个切片（例如 100 个切片）上运行训练脚本，则 SSH 命令会将这些切片拆分为多个批次。它会在第一批 64 个切片上运行训练脚本，并等待脚本完成运行，然后再对其余的 36 个切片运行该脚本。但是，在剩余的 36 个切片开始运行脚本之前，第一批 64 个切片无法完成，从而导致死锁。

为避免这种情况，您可以通过将和号 (&) 附加到您使用 --command 标志指定的脚本命令，在每个虚拟机上在后台运行训练脚本。执行此操作后，在对第一批切片启动训练脚本后，控制权将立即返回到 SSH 命令。然后，SSH 命令可以开始对剩余批次（36 个切片）运行训练脚本。在后台运行命令时，您需要以适当的方式对 stdout 和 stderr 流进行管道处理。如需提高同一二维码内的并行性，您可以使用 --node 参数选择特定切片。

网络设置

通过执行以下步骤，确保 TPU 切片可以相互通信。在每个切片上安装 JAX。如需了解详情，请参阅在 TPU Pod 切片上运行 JAX 代码。断言 len(jax.devices()) 等于多切片环境中的条状标签数量。为此，请在每个 Slice 上运行：

  $ python3 -c 'import jax; print(jax.devices())'

如果您在 v4-16 的四个切片上运行此代码，则每个切片有八个芯片和四个切片，因此 jax.devices() 应返回共计 32 个芯片（设备）。

列出快速回复

您可以使用 queued-resources list 命令查看二维码的状态：

$ gcloud compute tpus queued-resources list

NAME        ZONE           NODE_COUNT  ACCELERATOR_TYPE  STATE
...
que-res-id  us-central2-b  4           v4-16             ACTIVE
...

描述二维码

如需查看二维码的详细配置和状态，请使用描述 QR API。您可以使用 gcloud 或 curl 调用此 API。

使用 gcloud：

$ gcloud compute tpus queued-resources describe ${your-qr-id}
...state:
 state: ACTIVE
...

使用 curl：

$ curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" https://tpu.googleapis.com/v2/projects/your-project-id/locations/your-zone/queuedResources/${your-qr-id}
{
  "name": your-queued-res,
  "tpu": {
    "nodeSpec": [
      {
        ... // node 1
      },
      {
        ... // node 2
      },
      ...
    ]
  },
  ...
  "state": "ACTIVE"
}

state 表示二维码的状态。如需详细了解二维码的可能状态，请参阅已加入队列的资源。

在预配的环境中启动作业

您可以通过 SSH 连接到每个切片中的所有主机并在所有主机上运行以下命令，从而手动运行工作负载。

$ gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-qr-id \
  --zone=your-zone \
  --worker=all \
  --node=all \
  --command="command-to-run"

重置二维码

ResetQueuedResource API 可用于重置 ACTIVE 二维码中的所有虚拟机。重置虚拟机会强制清空机器内存，并将虚拟机重置为初始状态。本地存储的所有数据都将保持不变，并且系统会在重置后调用启动脚本。如果您想重启所有 TPU，不妨使用 ResetQueuedResource API。例如，当训练停滞时，重置所有虚拟机比调试更容易。

所有虚拟机的重置都是并行执行的，ResetQueuedResource 操作需要一到两分钟才能完成。如需调用该 API，请使用以下命令：

$ gcloud compute tpus queued-resources reset your-qr-id

删除二维码

如需在培训课程结束时释放资源，请使用 --force 标志删除已加入队列的资源。删除需要两到五分钟才能完成，您可以使用可选的 --async 标志在后台运行。

$ gcloud compute tpus queued-resources \
delete your-qr-id --force (--async)

自动故障恢复

如果发生中断，Multislice 会对受影响的切片进行无干预修复，并在之后重置所有切片。受影响的切片将替换为新切片，其余健康状况良好的切片会被重置。如果没有容量可用于分配替换切片，则训练停止。

如需在中断后自动继续训练，您必须指定启动脚本，以检查并加载上次保存的检查点。每次重新分配切片或重置虚拟机时，您的启动脚本都会自动运行。您可以在发送到 create QR 请求 API 的 JSON 载荷中指定启动脚本。

以下启动脚本（在创建二维码中使用）让您可以在 MaxText 训练期间自动从失败中恢复并从 Cloud Storage 存储桶中存储的检查点继续训练：

{
 "tpu": {
   "node_spec": [
     {
      ...
         "metadata": {
               "startup-script": "#! /bin/bash \n pwd \n runuser -l user1 -c 'cd /home/user1/MaxText && python3 MaxText/train.py MaxText/configs/base.yml run_name=run_test_failure_recovery dcn_data_parallelism=4 ici_fsdp_parallelism=8 steps=10000 save_period=10 base_output_directory='gs://user1-us-central2'' EOF"
         }
     ...
     }
   ]
 }
}

请先克隆 MaxText 代码库，然后再尝试执行此操作。

性能分析和调试

在单切片和多切片环境中进行性能分析是相同的。如需了解详情，请参阅剖析 JAX 程序的性能。

优化培训

使用多切片进行分片，以获得最佳性能

若要在多切片环境中实现最高性能，需要考虑如何跨多个切片进行分片。通常有三种选择（数据并行处理、完全分片数据并行处理和流水线并行处理）。我们不建议跨模型维度对激活进行分片（有时称为并行张量），因为它需要过多的切片间带宽。对于所有这些策略，您可以将相同的分片策略保留在过去有效的切片中。

我们建议从纯数据并行处理入手。使用完全分片的数据并行处理有助于释放内存。缺点是，切片之间的通信使用 DCN 网络，因此会降低工作负载的速度。请仅在必要时根据批次大小使用流水线并行处理（如下所述）。

何时使用数据并行处理

如果您的工作负载运行良好，但您希望通过跨多个切片进行伸缩来提高其性能，那么纯数据并行性会非常有效。

为了跨多个切片实现强有力的伸缩，在 DCN 上执行完全缩减所需的时间必须短于执行向后传递所需的时间。DCN 用于切片之间的通信，是工作负载吞吐量的限制因素。

每个 v4 TPU 芯片的执行速度峰值为每秒 275 * 10¹² FLOPS。

每个 TPU 主机有四个芯片，每个主机的最大网络带宽为 50 Gbps。

这意味着算术强度为 4 * 275 * 10¹² FLOPS / 50 Gbps = 22000 FLOPS / 位。

您的模型会为每个步骤的每个参数使用 32 到 64 位的 DCN 带宽。如果您使用两个切片，您的模型将使用 32 位的 DCN 带宽。如果您使用的切片超过两个，编译器将执行完全重排全减少操作，并且每个步骤将为每个参数使用最多 64 位的 DCN 带宽。每个参数所需的 FLOPS 数量因模型而异。具体而言，对于基于 Transformer 的语言模型，前向传播和反向传播所需的 FLOPS 数量约为 6 * B * P，其中：

B 是批次大小，以词元为单位
P 是参数数量

在反向传递期间，每个参数的 FLOPS 数量为 6 * B，而每个参数的 FLOPS 数量为 4 * B。

为了确保跨多个切片进行强有力的伸缩，请确保操作强度超过 TPU 硬件的算术强度。如需计算操作强度，请将反向传递期间每个参数的 FLOPS 数量除以每个步骤每个参数的网络带宽（以位数计）：Operational Intensity = FLOPSbackwards_pass / DCN bandwidth

因此，对于基于 Transformer 的语言模型，如果您使用两个切片：Operational intensity = 4 * B / 32

如果您使用两个以上的 Slice：Operational intensity = 4 * B/64

这表明，对于基于 Transformer 的语言模型，批次大小下限为 176k 到 352k。由于 DCN 网络可能会短暂丢弃数据包，因此最好为错误保留明显的余量，仅当每个 Pod 的批次大小至少为 350k（两个 Pod）到 700k（许多 Pod）时，才部署数据并行处理。

对于其他模型架构，您需要估算每个切片的向后传递的运行时（使用性能分析器计时或计算 FLOPS）。然后，您可以将该时间与预期运行时间进行比较，以减少 DCN 上的所有运行时间，并准确估算数据并行处理是否适合您。

何时使用完全分片数据并行处理 (FSDP)

完全分片数据并行处理 (FSDP) 结合了数据并行性（将数据分片到节点）与跨节点的权重分片。对于前向传播和反向传播中的每个运算，都会收集权重，使每个切片都具有所需的权重。不是使用 all-reduce 来同步梯度，而是在生成梯度时进行缩减散射。这样，每个切片只会获取其所负责的权重的梯度。

与数据并行性类似，FSDP 需要根据切片数量以线性方式伸缩全局批次大小。随着切片数量的增加，FSDP 将降低内存压力。这是因为每个切片的权重和优化器状态数量减少，但代价是网络流量增加，并且由于延迟集合而导致阻塞的可能性更大。

实际上，如果您增加每个切片的批次，则最好使用跨切片的 FSDP，存储更多激活以最大程度减少反向传递期间的重新具体化，或增加神经网络中的参数数量。

FSDP 中的 all-gather 和 all-reduce 操作与 DP 中的类似，因此您可以确定 FSDP 工作负载是否受到 DCN 性能的限制（如上一部分所述）。

何时使用流水线并行处理

当使用其他需要大于首选最大批次大小的全局批次大小的并行策略实现高性能时，流水线并行性就变得重要了。流水线并行处理允许组成流水线的切片“共享”一个批次。但是，流水线并行性有两个明显的缺点：

这会导致“流水线气泡”，其中芯片处于空闲状态，因为它们在等待数据。
它需要微批处理，从而减小有效批次大小和算术强度，并最终对 FLOP 利用率进行建模。

仅当其他并行策略需要过大的全局批次大小时，才应使用流水线并行处理。在尝试流水线并行性之前，值得通过实验从经验角度了解每个样本的收敛速度是否会在达到高性能 FSDP 所需的批次大小下减慢。FSDP 往往会提高模型 FLOP 利用率，但如果每个样本的收敛随批次大小的增加而变慢，则流水线并行性仍可能是更好的选择。大多数工作负载可以容忍足够大的批量大小，无法受益于流水线并行性，但您的工作负载可能会有所不同。

如果需要流水线并行处理，我们建议将其与数据并行处理或 FSDP 结合使用。这样，您就可以最大程度地减少流水线深度，同时增加每个流水线的批次大小，直到 DCN 延迟时间不再影响吞吐量。具体而言，如果您有 N 个切片，请考虑数据并行处理深度为 2 和 N/2 个副本的流水线，然后考虑数据并行处理深度为 4 和 N/4 个副本的流水线，依此类推，直到每个流水线的批次足够大，以致在反向传递中，DCN 集合可以隐藏在算术之后。这可以最大程度地减少流水线并行导致的运行速度减慢，同时可让您扩容到超过全局批次大小限制。

多切片最佳实践

数据加载

在训练期间，我们会反复加载数据集中的批次，以馈送到模型。使用高效的异步数据加载器来跨主机对批次执行分片非常重要，有助于避免工作 TPU 不足。MaxText 中的当前数据加载器让每个主机加载相等的样本子集。此解决方案足以处理文本，但需要在模型中重新分片。此外，MaxText 尚未提供确定性快照，可让数据迭代器在抢占前后加载相同的数据。

检查点

Orbax 检查点库提供了将 JAX PyTrees 检查点到本地存储空间或 Google Cloud Storage 的基元。我们在 checkpointing.py 中提供了通过同步检查点到 MaxText 的参考集成。

受支持的配置

形状

所有切片必须具有相同的形状（例如，相同的 AcceleratorType）。不支持异构切片形状。

编排

GKE 支持编排。如需了解详情，请参阅 GKE 中的 TPU。

框架

多切片仅支持 JAX 和 PyTorch 工作负载。

并行数量

我们建议用户使用数据并行处理功能测试多切片。如需详细了解如何使用 Multislice 实现流水线并行处理，请与您的 Google Cloud 客户代表联系。

支持与反馈

我们欢迎各种反馈！如需分享反馈或请求支持，请使用 Cloud TPU 支持或反馈表单与我们联系。

Cloud TPU 多切片概览

概念

开始

入门示例

ICI 并行处理

命令标志说明

使用 DCN 并行处理的多切片分片

在多切片环境中运行 shardings.py

设置您的环境

命令标志说明

将工作负载扩缩为多切片

为多切片环境选择切片大小

在多个切片上运行作业

实验运行程序脚本

生产环境运行程序脚本

手动方法

管理多切片环境

创建二维码

使用 gcloud 创建二维码请求

命令标志说明

使用 curl 创建二维码请求

检索二维码的状态

SSH 和安装依赖项

网络设置

列出快速回复

描述二维码

在预配的环境中启动作业

重置二维码

删除二维码

自动故障恢复

性能分析和调试

优化培训

使用多切片进行分片，以获得最佳性能

何时使用数据并行处理

何时使用完全分片数据并行处理 (FSDP)

何时使用流水线并行处理

多切片最佳实践

数据加载

检查点

受支持的配置

形状

编排

框架

并行数量

支持与反馈

在多切片环境中运行 `shardings.py`

使用 `gcloud` 创建二维码请求

使用 `curl` 创建二维码请求