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1. 使用入口 DistributedOptimizer类定义在megatron/optimizer/distrib_optimizer.py文件中。创建的入口是在megatron/optimizer/__init__.py文件中的get_megatron_optimizer函数中。根据传入的args.use_distributed_optimizer参数来判断是用DistributedOpti

这段代码是 _make_causal_mask 函数中处理滑动窗口局部注意力的部分。这里的目的是创建一个额外的掩码，以便在自注意力机制中只考虑每个位置附近的一定数量的位置，而不是所有之前的位置。这通常用于减少计算复杂性和提高长序列处理的效率。         代码分析如下： diagonal = past_key_values_length - sliding_window

Megatron模型并行研究 1. 技术调研 a. Megatron-LM Megatron-LM针对的是特别大的语言模型，使用的是模型并行的训练方式。但和普通的模型并行不同，他采用的其实是张量并行的形式，具体来说就是将一个层切开放到不同的GPU上，属于层切的方法，是一种层内的模型并行。 除了张量并行外，Megatron-LM也提供了流水线并行的模型训练形式。流水线并行水平划分模型，按照层

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引言 本文接着上一篇【Megatron-LM GPT 源码分析（二） Sequence Parallel分析】，基于开源代码 GitHub - NVIDIA/Megatron-LM: Ongoing research training transformer models at scale ，通过GPT的模型运行示例，从三个维度 - 模型结构、代码运行、代码逻辑说明 对其源码做深入的分析。

引言 本文接着上一篇【Megatron-LM GPT 源码分析（二） Sequence Parallel分析】，基于开源代码 GitHub - NVIDIA/Megatron-LM: Ongoing research training transformer models at scale ，通过GPT的模型运行示例，从三个维度 - 模型结构、代码运行、代码逻辑说明 对其源码做深入的分析。

引用 本文基于开源代码 https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM ，延续上一篇Megatron-LM GPT 源码分析（一） Tensor Parallel分析 通过对GPT的模型运行示例，从三个维度 - 模型结构、代码运行、代码逻辑说明 对其源码做深入的分析。 Sequence Parallel 源码分析