mc2.md

Ascend MC2

使用前提

仅限于版本标识为CANN 8.0.RC2和Ascend HDK 24.1.RC2及其后续所有迭代版本的系统环境。

若在非指定版本中尝试采用该配置，可能触发系统级的异常行为，包括但不限于运行时错误。

MindSpeed-LLM 中 MC2 功能默认关闭，如需开启MC2，需将 mindspeed_llm/training/arguments.py 文件下，validate_args_decorator函数中的args.use_ascend_mc2 = False语句注释掉。 注意：使能MC2可能在部分模型带来精度问题。

问题分析

在开启了TP和SP的大模型训练场景下，存在matmul计算和all-reduce操作的强依赖关系（不开启SP），或存在matmul计算和all_gather/reduce_scatter操作的强依赖关系（开启SP）。当模型参数量较大时，此处通信量和计算量都较大，在串行执行时，会引入较长的等待闲置时间。

解决方案

针对存在强依赖关系的matmul计算和通信操作，昇腾自研MC2解决方案。

MC2通过融合算子的方式将matmul计算和集合通信操作进行融合，将较大的计算和通信任务切分成了较小的计算子任务和通信子任务，并通过流水的方式使得通信子任务和计算子任务可以互相掩盖，从而减少等待和闲置时间，提高利用率。

解决思路

在python脚本侧将原本串行的matmul和all_gather/reduce_scatter操作通过MC2融合算子接口进行了融合。

具体参见代码实现。

MC2算子接口参见torch_npu.npu_mm_all_reduce_base接口说明。

使用场景

当开启了TP和SP时，建议开启MC2进一步优化。

使用方法

设置--use-ascend-mc2即可使能MC2算子。

使用效果

在开启TP和SP的训练场景下，使用MC2可以减少内存开销并提高计算效率。

注意事项

mcore场景下（开启--use-mcore-models），MoE模型，MLP部分不使能MC2。