Wat is Model Parallelism?

Wat is Model Parallelism?

Stel je voor dat je een legpuzzel hebt van 10.000 stukjes, maar je tafel is te klein om alle stukjes tegelijk neer te leggen. Wat doe je? Je verdeelt de puzzel over meerdere tafels en werkt er met vrienden tegelijk aan. Precies dat gebeurt bij Model Parallelism: je verdeelt een groot AI-model over meerdere computers omdat het te groot is voor één machine.

Moderne AI-modellen kunnen enorm zijn. Denk aan taalmodellen met honderden miljarden parameters — getallen die het gedrag van het model bepalen. Die passen letterlijk niet meer in het geheugen van één enkele GPU of computer. Model Parallelism is de oplossing: verschillende onderdelen van het model draaien op verschillende machines, die samen het werk doen.

Hoe werkt het eigenlijk?

Er zijn twee hoofdmanieren om een model te verdelen:

Verticaal (Pipeline Parallelism): Je knipt het model in lagen, zoals een productielijn. De eerste computer verwerkt de input, stuurt het resultaat door naar computer twee, die weer doorgeeft aan computer drie, enzovoort. Net zoals bij een autofabriek waar elke werkplek één stap doet.

Horizontaal (Tensor Parallelism): Je verdeelt elke laag van het model over meerdere computers. Stel je voor dat je een enorm spreadsheet moet doorrekenen — dan laat je elk onderdeel van de berekening door een aparte rekenmachine doen en tel je de resultaten bij elkaar op.

Bij beide methodes moeten de computers constant met elkaar communiceren. Dat kost tijd — je wint rekenkracht, maar verliest snelheid door al dat heen-en-weer-praten. Het is een voortdurende afweging.

Waarom zou jij hier iets aan hebben?

Als je zelf AI-modellen traint, loop je vroeg of laat tegen de grenzen aan van wat één machine aankan. Model Parallelism maakt het mogelijk om:

• Veel grotere modellen te trainen dan technisch op één GPU zou passen

• Sneller te experimenteren met state-of-the-art architecturen

• Kostenefficiënter te schalen door gebruik te maken van meerdere kleinere machines in plaats van één onbetaalbare supercomputer

Maar het vraagt wel expertise. Je moet je code aanpassen, de communicatie tussen machines optimaliseren, en de verdeelstrategie zorgvuldig kiezen. Daarom zie je het vooral bij organisaties die echt grote modellen trainen.

Het verschil met Data Parallelism

Er bestaat ook nog Data Parallelism — dat is iets anders. Bij Data Parallelism past het hele model wél op één machine, maar train je hetzelfde model tegelijk op verschillende computers met elk hun eigen stukje trainingsdata. Dat gaat sneller, maar lost niet het probleem op van een model dat te groot is.

Bij Model Parallelism is het model zelf te groot — je hebt geen keuze, je móét het verdelen.

Waar kom je het tegen?

Model Parallelism wordt vooral gebruikt bij het trainen van hele grote modellen:

• DeepSpeed (Microsoft) — framework met ingebouwde ondersteuning voor verschillende vormen van Model Parallelism

• Megatron-LM (NVIDIA) — speciaal ontworpen voor het trainen van enorme taalmodellen met Tensor Parallelism

• PyTorch FSDP (Fully Sharded Data Parallel) — combineert elementen van model- en data-parallelisme

• JAX met pjit — flexibele verdeling van modellen over hardware

• Alpa — automatiseert de keuze van parallellisatie-strategieën

Je ziet het terug bij organisaties die modellen trainen in de orde van tientallen tot honderden miljarden parameters — denk aan grote taalmodellen, multimodale modellen, of wetenschappelijke AI-toepassingen.

Wat kun je ermee?

Als je werkt aan grote AI-projecten of bij een organisatie die eigen modellen ontwikkelt, is Model Parallelism een fundamentele techniek om te kennen. Zelfs als je niet zelf implementeert, helpt het om te begrijpen waarom bepaalde trainingsprocessen weken duren of waarom er zoveel hardware nodig is.

Wil je verder? Verdiep je in de documentatie van DeepSpeed of Megatron-LM — daar vind je concrete voorbeelden en best practices. Of kijk naar papers over hoe grote modellen getraind zijn, daar staat vaak precies beschreven welke parallellisatie-strategie ze gebruikten.