免費cp源碼

⑴ [轉]Megatron-LM源碼系列(八)： Context Parallel並行

Context Parallel並行的核心特點和機制如下：

1. 核心差異：

   • 與sequence並行相比，CP對所有input輸入和所有輸出activation在sequence維度上進行切分，形成更高效的並行處理策略。
   • SP僅針對Layernorm和Dropout輸出的activation在sequence維度進行切分。

2. 模塊處理：

   • 在CP並行中，除了Attention模塊外，其他如Layernorm、Dropout等模塊無需任何修改，因為它們在處理過程中沒有涉及多token間的交互。

3. Attention模塊的特殊性：

   • 每個token的查詢需要與同一sequence中其他token的鍵和值進行交互計算，存在內在依賴性。
   • 在進行CP並行時，計算開始前需要通過allgather通信手段獲取所有token的KV向量。
   • 反向計算時則通過rece_scatter分發gradient梯度。

4. 顯存使用優化：

   • 前向計算階段每個GPU僅保存部分KV塊，以降低顯存使用。
   • 反向階段則通過allgather通信獲取全部KV數據。

5. 通信操作：

   • 通信操作在特定的rank位置進行，底層通過send和recv等操作實現allgather和rece_scatter。
   • 以TP2CP2的transformer網路為例，CP並行的通信操作在Attention之前執行，其他則為TP通信。

6. 解決OOM問題的優勢：

   • LLM常因序列長度過長而導致顯存耗盡。
   • CP能更高效地解決這一問題，每個GPU處理一部分序列，同時減少CP倍的通信和計算量，同時保持TP不變，使得activation量也減少CP倍。

7. 實現方式：

   • 用戶可通過指定contextparallelsize在Megatron中實現CP。
   • 具體源碼實現以MegatronCore 0.5.0版本為例進行說明。

總結：Context Parallel並行是一種高效的並行處理策略，通過對所有input輸入和所有輸出activation在sequence維度上進行切分，並結合特定的通信操作，能夠顯著降低顯存使用並提高處理效率，特別適用於長序列的LLM任務。

⑵ 源碼詳解系列(八)--全面講解HikariCP的使用和源碼

HikariCP是一個高效資料庫連接池，它的核心在於通過「池」復用連接，減少創建和關閉連接的開銷。本文將全面介紹HikariCP的使用方法和源碼細節。

使用場景與內容

本文將涉及HikariCP的以下內容：

• 如何獲取連接對象並進行基本操作


• 項目環境設置，包括JDK、Maven版本和依賴庫


• 如何配置HikariCP，包括依賴引入和配置文件編寫


• 初始化連接池，以及通過JMX進行管理


• 源碼分析，重點講解ConcurrentBag和HikariPool類，以及其創新的「標記模型」


• HikariDataSource的兩個HikariPool的用意和載入配置

核心原理

HikariCP的性能優勢主要源於其「標記模型」，通過減少鎖的使用，提高並發性能。它使用CopyOnWriteArrayList來保證讀操作的效率，結合CAS機制實現無鎖的借出和歸還操作。

源碼亮點

源碼簡潔且易讀，特別是ConcurrentBag類，它是HikariCP的核心組件。類結構與DBCP2類似，包含一個通用的資源池，可以應用於其他需要池化管理的場景。

總結

通過本文，讀者可以深入了解HikariCP的工作原理，掌握其配置和使用技巧，以及源碼實現。希望本文對資料庫連接池有深入理解的開發者有所幫助。