Offload 是一种通过将数据和计算从 GPU 卸载到 CPU,以此减少训练期间 GPU 内存占用的方法。该方法提供了更高的训练吞吐量,并避免了移动数据和在 CPU 上执行计算导致的减速问题。 在单张 V100 GPU 的情况下,用 PyTorch 能训练 1.4B 的模型,吞吐量是 30TFLOPS,有了 ZeRO-Offload 加持,可以训练 10B 的模型,并且...
ZeRO-Offload的做法是: forward和backward计算量高,因此和它们相关的部分,例如参数W(fp16),activation,就全放入GPU。 update的部分计算量低,因此和它相关的部分,全部放入CPU中。例如W(fp32),optimizer states(fp32)和gradients(fp16)等。 具体切分如下图: ZeRO-infinity也是同理,它们在解决的事情都是:找个除GPU...
ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是一种去除冗余的分布式数据并行(Data Parallel)方案,分为Stage 1, Stage 2, Stage 3,而Deepspeed就是论文中ZeRO方法的Microsoft官方的工程实现。 ZeRO-Offload为解决由于ZeRO而增加通信数据量的问题,提出将GPU转移到CPU ZeRO-Infinity同样是进行offload,ZeRO-Offload更侧重单卡场景,而ZeR...
Zero-offload,也有被称为Zero4的, 这个甚至是一张卡都可以,Zero-offload就是针对GPU显存不够,甚至单卡的场景设计出来的。 我们看一个混合精度训练的场景: 图 混合精度训练-1 比如图是某一层的训练iteration,在前向计算的时候,要用到上一层的activation,和本层的参数,反向传播求导的时候,也要用到相同的东西来...
Zero-offload,也有被称为Zero4的, 这个甚至是一张卡都可以,Zero-offload就是针对GPU显存不够,甚至单卡的场景设计出来的。 我们看一个混合精度训练的场景: 图 混合精度训练-1 比如图是某一层的训练iteration,在前向计算的时候,要用到上一层的activation,和本层的参数,反向传播求导的时候,也要用到相同的东西来...
{ "zero_optimization": { "stage": 2, "cpu_offload": true, "contiguous_gradients": true, "overlap_comm": true } } のように書き換えてZeRO-Offloadを有効したがやはりダメ、どんな容量オーバーモデルに対してもすぐ使える方法という訳ではなさそう。 引き続き要調査。 ※追記:あくまで...
Zero-Offload 不希望为了最小化显存占用而让系统计算效率下降,但如果使用 CPU 也需要考虑通信和计算的问题(通信:GPU 和 CPU 的通信;计算:CPU 占用过多计算就会导致效率降低)。 Zero-Offload 想做的是把计算节点和数据节点分布在 GPU 和 CPU 上,计算节点落到哪个设备上,哪个设备就执行计算,数据节点落到哪个设备上...
Describe the bug Hello,I'm a novice using deepspeed. I used the ds_config.json but got outputs 'DeepSpeedZeRoOffload' object has no attribute 'backward' The file as follows, can anyone give some suggestions?Thanks in advance! { "train_ba...
您好 前面写错了,我用的zero3, 设置的lora_rank=32,deepspeed.json加了"stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true参数,所以保存的checkpoint中有pytorch_model.bin,也有adapter_model.bin。pytorch_model.bin大小25G 看上去正常,adapter_model.bin却只有107k,我怀疑是参数没有保存上?另外,我也尝试直接...
首先，Stage 0（数据并行）虽然计算效率高，但当模型过大时，显存不足，需转向Stage 1的Optimizer State Partitioning，将优化器状态分散到所有GPU上，显著减少单GPU内存占用。Stage 2进一步将优化器状态和梯度分开，而Stage 3则对模型参数进行分区，但可能增加GPU峰值内存。使用 ZeRO Stage 2 和 offload_...