Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)是通过划分优化器状态、梯度、模型参数到不同GPU上达到降低大模型训练显存需求,提升显存利用率目的。 主要分为3个Stage: ZeRO Stage1:对优化器状态分区(Adam优化器的话,包含1阶和2阶动量参数、32bit的模型参数备份) ZeRO Stage2:对优化器状态和梯度进行分区(32bit的梯度) ZeRO St...
ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是DeepSpeed中的关键技术之一,它是为了解决大规模分布式训练中的内存瓶颈问题而设计的优化器。ZeRO通过优化模型状态的存储和通信来大幅减少所需的内存占用,使得可以在有限的资源下训练更大的模型。DeepSpeed是一个由微软开发的开源深度学习优化库,它旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性,...
0x2. Zero Redundancy Optimizer (零冗余优化器) 在阅读这个 Tutorial 之前可以先浏览一下0x1节,在本教程中,我们将把ZeRO优化器应用于Megatron-LM GPT-2模型。ZeRO是一组强大的内存优化技术,可以有效地训练具有数万亿参数的大型模型,如GPT-2和Turing-NLG 17B。与其它用于训练大型模型的模型并行方法相比,ZeRO的一个...
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...
DeePSpeed 是一个用于训练大规模深度学习模型的优化库，其中的 Zero 系列技术（Zero Redundancy Optimizer,...
0x2. Zero Redundancy Optimizer (零冗余优化器)¶ 在阅读这个 Tutorial 之前可以先浏览一下 0x1 节,在本教程中,我们将把 ZeRO 优化器应用于 Megatron-LM GPT-2 模型。ZeRO 是一组强大的内存优化技术,可以有效地训练具有数万亿参数的大型模型,如 GPT-2 和 Turing-NLG 17B。与其它用于训练大...
Deepspeed Zero (Zero Redundancy Optimizer) 主要针对的就是第一类占用显存的优化,它设计的目的就是为了完成这部分优化的。 首先看一下Deepspeed的设计理念,主要还是分片,在这个角度上它和标准的模型并行的理解并无二致,但是比如一个70B的模型,以BF16/FP16来进行训练,这个是根本不可能开启DDP的,因为单卡的显存消耗...
0x2. Zero Redundancy Optimizer (零冗余优化器) 在阅读这个 Tutorial 之前可以先浏览一下0x1节,在本教程中,我们将把ZeRO优化器应用于Megatron-LM GPT-2模型。ZeRO是一组强大的内存优化技术,可以有效地训练具有数万亿参数的大型模型,如GPT-2和Turing-NLG 17B。与其它用于训练大型模型的模型并行方法相比,ZeRO的一个...
Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)是通过划分优化器状态、梯度、模型参数到不同GPU上达到降低大模型训练显存需求,提升显存利用率目的。 主要分为3个Stage: ZeRO Stage1:对优化器状态分区(Adam优化器的话,包含1阶和2阶动量参数、32bit的模型参数备份) ZeRO Stage2:对优化器状态和梯度进行分区(32bit的梯度) ZeRO St...
根据微软的介绍，DeepSpeed库中有一个名为 ZeRO （零冗余优化器，Zero Redundancy Optimizer）的组件，这是一种新的并行优化器，它可以大大减少模型和数据并行所需的资源，同时可以大量增加可训练的参数数量。研究人员利用这些突破创建了截至目前最大的公开语言模型——图灵自然语言生成模型（Turing-NLG），它的参数可达...