1.tp?起名起名???Դ??
2.tp是什么意思？求解
3.[转]Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行
4.图解大模型训练之：Megatron源码解读2，模型并行
tp?源码源码???Դ??
安装通达信主图指标的步骤简洁明了，只需遵循以下步骤即可。起名起名
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在编辑器中，起名起名输入公式名称，选择画线方法，并粘贴已选中的公式。确认无误后，点击确定按钮完成公式创建。
接下来，预览新建的指标。返回至公式管理器界面，宝藏大盲盒源码找到新增的指标，点击右侧的“预览”按钮，预览图将随即呈现。
源码如下，供参考学习与应用。代码包含复杂的指标逻辑，用于辅助交易决策。
VAR1:=CLOSE-LOW;VAR2:=HIGH-LOW;VAR3:=CLOSE-HIGH;VAR4:=IF(HIGH>LOW,(VAR1/VAR2+VAR3/VAR2)*VOL,0);HPTP:=SUM(VAR4,)/,COLORSTICK;TKXL:=-1;XVYO:=UPNDAY(TKXL,1),NODRAW;G:=MA(C,5);D:=MA(C,);HH:=REF(H,5)=HHV(H,);LL:=REF(L,5)=LLV(L,);FG:=BACKSET(HH,6)>BACKSET(HH,5);FD:=BACKSET(LL,6)>BACKSET(LL,5);FG:=IF(BARSLAST(FG)=BARSLAST(FD) AND G>D,FG,IF(BARSLAST(FD)>BARSLAST(FG),FG,0));FD:=IF(BARSLAST(FG)=BARSLAST(FD) AND D>G,FD,IF(BARSLAST(FG)>BARSLAST(FD),FD,0));FG0:=FG AND H=HHV(H,BARSLAST(FD));FD0:=FD AND L=LLV(L,BARSLAST(FG));GQ:=L>REF(H,1) AND DAY!=REF(DAY,1);DQ:=H>=REF(H,1) AND L<=REF(L,1);BHG:=COUNT(BH0,BARSLAST(FD0));BHD:=COUNT(BH0,BARSLAST(FG0));BGQ:=COUNT(GQ,BARSLAST(FD0));BDQ:=COUNT(DQ,BARSLAST(FG0));BK0:=IF(BHG>0,BHG+2,IF(BHD,BHD+2,3));BK:=IF(BGQ,BK0-BGQ,IF(BDQ,BK0-BDQ,BK0));G1X:=(FG AND BARSLAST(FD)>BK),NODRAW;D1X:=(FD AND BARSLAST(FG)>BK),NODRAW;G1:=(FG0 AND REF(H,BARSLAST(FG0))>=REF(H,BARSLAST(G1X)) AND BARSLAST(D1X)>BARSLAST(G1X))OR (FG1 AND COUNT(GQ,BARSLAST(FD1))>0 AND REF(H,BARSLAST(FG1))>REF(H,BARSLAST(G1X)));{ W:=IF(DATE<,C,DRAWNULL);}D1:=(FD0 AND REF(L,BARSLAST(FD0))<=REF(L,BARSLAST(D1X)) AND BARSLAST(G1X)>BARSLAST(D1X))OR (FD1 AND COUNT(DQ,BARSLAST(FG1))>0 AND REF(L,BARSLAST(FD1))>REF(L,BARSLAST(G1X)));G2:=G1 AND H=HHV(G1H,BARSLAST(D1)+1) AND H>REF(H,1) AND BARSLAST(D1)>BARSLAST(G1);D2:=D1 AND L=LLV(D1L,BARSLAST(G1)+1)
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tp是什么意思？求解
1. 在医疗领域，"TP"可能指代医疗术语，如梅毒螺旋体（Treponema pallidum）。
2. 在游戏领域，"TP"通常被认为是传送卷轴的简称，用于快速移动到指定地点。
3. 在经济学术语中，"TP"可能表示总磷（Total Phosphorus），这是衡量水质污染程度的一个指标。
4. 在视频技术术语中，"TP"可能是车牌识别计费系统源码指某种编解码标准或技术。
5. 在腾讯游戏安全系统中，"TP"代表腾讯游戏的安全防护系统。
6. "TP"在编程领域可能是Pascal语言的一种编程工具的简称。
7. 在电竞领域，"TP"可能被用作术语，源自某种仿制游戏的源代码。
8. "TP"在工程测量中可能指代True Position，即正位度或位置度。
9. 在化学领域，"TP"可能是指某种化学物质的缩写。
. 在网络技术中，"TP"可能是指涡轮泵（TurboPump），一种用于数据存储和检索的高效技术。
. 在编程中，"TP"可能是指某种编程语言或框架的缩写。
. 在日常用语中，"TP"可以简单地指代手纸，即卫生纸。
. 在电子商务领域，"TP"可能是指淘拍档，即淘宝合作伙伴计划。
. 在阿里巴巴的github源码打包教程术语中，"TP"可能是指其旗下品牌“诚信通”的术语。
请注意，上述解释中的每个术语都是"TP"可能表示的不同含义，具体含义取决于上下文。
[转]Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行
原文链接： Megatron-LM源码系列(八)： Context Parallel并行
Context Parallel并行(CP)与sequence并行(SP)相比，核心差异在于SP只针对Layernorm和Dropout输出的activation在sequence维度进行切分，而CP则进一步扩展，对所有input输入和所有输出activation在sequence维度上进行切分，形成更高效的并行处理策略。除了Attention模块外，其他如Layernorm、Dropout等模块在CP并行中无需任何修改，因为它们在处理过程中没有涉及多token间的交互。
Attention模块之所以特殊，是因为在计算过程中，每个token的查询(query)需要与同一sequence中其他token的键(key)和值(value)进行交互计算，存在内在依赖性。因此，在进行CP并行时，计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量，反向计算时则通过reduce_scatter分发gradient梯度。
为了降低显存使用，易语言的邮件源码前向计算阶段每个GPU仅保存部分KV块，反向阶段则通过allgather通信获取全部KV数据。这些通信操作在特定的rank位置（相同TP组内）进行，底层通过send和recv等操作实现allgather和reduce_scatter。
以TP2-CP2的transformer网络为例，CP并行的通信操作在Attention之前执行，其他则为TP通信。AG表示allgather，RS表示reduce_scatter，AG/RS表示前向allgather反向reduce_scatter，RS/AG表示前向reduce_scatter反向allgather。
TP2对应为[GPU0, GPU1], [GPU2, GPU3]，CP2指的就是TP组相同位置的rank号，即[GPU0, GPU2], [GPU1, GPU3]。CP并行类似于Ring Attention，但提供了OSS与FlashAttention版本，并去除了冗余的low-triangle causal masking计算。
LLM常因序列长度过长而导致显存耗尽（OOM）。传统解决方法包括重计算或扩大TP（tensor parallel）大小，但各自存在计算代价增加或线性fc计算时间减少与通信难以掩盖的问题。CP则能更高效地解决这一问题，每个GPU处理一部分序列，同时减少CP倍的通信和计算量，同时保持TP不变，使得activation量也减少CP倍。性能优化结果展示于图表中，用户可通过指定--context-parallel-size在Megatron中实现CP。
具体源码实现以Megatron-Core 0.5.0版本为例进行说明。
参考资料：
[链接]图解大模型训练之：Megatron源码解读2，模型并行
源码解读系列将深入探讨Megatron的预训练部分代码，聚焦于模型并行策略。在上一篇文章中，我们详细介绍了如何在分布式环境中初始化模型，包括按照DP/TP/PP对进程进行分组，并为每个进程分配GPU。接下来，我们将探索如何将模型进行切分，并将其整合到分布式环境定义好的DP/TP/PP组中。
在Megatron中，通过预先设定的DP/TP/PP组，我们能够将模型进行有效的切割。这种切割方法既考虑了模型的并行性，又兼顾了内存和计算资源的优化。为了实现这一目标，我们需要在CPU上定义并初始化模型，然后将其搬运到当前进程所对应的GPU上。
模型切割的核心思想是面向进程编程，这意味着我们的脚本处理的是发生在单个进程上的任务。这样做的好处是，我们只需维护一份脚本，然后将其部署到不同机器的GPU上执行，从而实现全局并行计算。然而，每个进程处理的模型部分不同，比如在GPT模型中，预处理层涉及词嵌入计算，而后续层则涉及到softmax和损失函数的计算。为了解决模型差异性问题，我们可以通过进程ID来控制随机种子的设定，确保模型初始化的一致性。
在分布式训练中，随机种子的设定至关重要，它直接影响到模型的复现性。例如，当我们采用激活检查点技术来节省内存时，在反向传播过程中需要重新计算前向传播得到的激活值，此时就需要确保模型能够完全复现前向过程的初始化结果。通过设定不同的随机种子，我们能够确保每个模型部分在切割后仍能保持初始化的独立性和一致性。
在模型切割部分，我们有两种主要的初始化方式：先进行整体初始化再进行切割（称为“CPU上的初始化”），以及直接在GPU上进行局部初始化（称为“在GPU上的初始化”）。这两种方式的核心区别在于随机种子的设定策略。正确选择随机种子的策略，对于确保模型的复现性至关重要。
模型并行框架在Megatron中通过预定义的函数实现，例如在megatron/training.py中的pretrain函数。这个函数作为模型并行的入口，主要包含了模型架构定义、模型切割、设置优化器和学习率调整等关键步骤。在具体实现中，模型切割主要通过定义预处理层（pre_process）和后处理层（post_process）来完成，这有助于确保模型切割后首尾层和中间层的架构一致性。
在分布式模型中，如CodeGeeX，模型的切割遵循特定的策略，以确保模型在不同GPU上的并行执行。每个进程对应模型的一部分，通过AllReduce操作确保模型输出的完整性，以便下一层能够接收正确的输入。同时，每个进程负责独立计算模型的一部分，从而实现高效的并行处理。
在Megatron中，模型切割部分涉及到一系列的类定义和函数实现，包括MegatronModule、Embedding、VocabParallelEmbedding、ParallelSelfAttention等。这些类和函数在模型切割、并行层和交叉熵计算等方面发挥着关键作用。例如，MegatronModule类确保了模型的输入和输出层共用词嵌入，以满足特定的并行要求。同时，模型中的注意力层（如ParallelSelfAttention）通过“列切割”和“行切割”策略实现高效的并行计算。
模型的最后一层，即交叉熵的计算，同样通过类定义实现。在Megatron中，交叉熵计算通过平行化处理来优化内存使用和加速计算。通过将计算逻辑进行精简和优化，Megatron能够实现高效的并行交叉熵计算，以满足大规模模型训练的需求。
总之，Megatron的模型并行策略通过一系列的代码实现，旨在优化大规模模型的训练过程，提高计算效率和资源利用。通过合理地切割模型、设置随机种子、实现并行层和交叉熵计算，Megatron能够在分布式环境中实现高效、稳定的模型训练。
