为此，ZeRO-Infinity技术应运而生，它在ZeRO-Offload的基础上进一步探索优化，不仅充分利用了GPU显存和CPU内存，更创新地融入了NVMe磁盘空间。通过这些异构存储器的协同作用，ZeRO-Infinity成功突破了GPU内存的限制。具体而言，ZeRO-Infinity的卸载引擎巧妙地利用了CPU和NVMe内存，大幅增加了可用于存储模型参数和激活的内存容...
如果你没有这么高端的硬件或没有这么多硬件，你仍可能通过 CPU 卸载 (CPU offload) 或是 NVMe 卸载 (NVMe offload) 的方式在更小的 GPU 上对 BLOOM 进行推理。当然，生成时间会慢很多。我们计划涉及 8 比特量化方案[2]，该方案以稍慢的吞吐为代价将显存需求减少到一半。我们还会讨论 BitsAndBytes[3] 和 De...
offload:将forward中间结果保存到内存、硬盘(NVMe)等缓存中,然后在需要时进行加载或重计算,进一步降低显存占用 基础用法 config = { ... } model_engine, optimizer, trainloader, _ = deepspeed.initialize(config_params=config, model=model, model_parameters=model.parameters(), training_data=trainset) for ...
ZeRO-infinity 在 ZeRO-Offload 的基础上进一步优化,除了利用 GPU 显存和 CPU 内存外,还利用了 NVMe 磁盘空间。用了这些异构存储器,ZeRO-infinity 突破了 GPU 内存壁垒。 infinity 卸载引擎通过使用 CPU 和 NVMe 内存增加了可用于存储模型参数和激活的内存量;与前几代 ZeRO 不同,infinity 引擎可以将整个模型卸载到...
使用ZeRO-Infinity将计算转移到CPU和NVMe 分配大规模Megatron-LM模型 以内存为中心的分块优化 提取权重 ZeRO-Offload概述 训练环境 在单个 V100 GPU 上训练10B的GPT2模型 Megatron-LM GPT-2 的启动脚本更改: DeepSpeed 配置更改 0x0. 前言 这篇文章主要翻译DeepSpeed的Megatron-LM GPT2 ,Zero零冗余优化器技术,ZeRO...
同理,中间4个block的梯度由GPU0和2发送给CPU1,GPU1整合后计算mean,用于更新中间4个block的参数!最前面4个block的梯度由GPU1和1发给GPU0,GPU0整合后计算mean再更新网络参数! 3块显卡更新了各自负责block的网络参数,然后互相广播,至此:每块GPU的网络参数都是最新的了!
DeepNVMe perf tuning (#6560) 5个月前 blogs Add chinese blog for deepspeed windows, and fix format (#7035) 18天前 csrc generalize deepspeed linear and implement it for non cuda systems (#6932) 1个月前 deepspeed Bug Fix for offload_states API (#7050) ...
之前我一直是将路径加入到PATH和LD_LIBRARY_PATH这两个变量中去,但是死活安装不上TensorNVMe和Deepspeed(因为我想使用offload)。 下面介绍具体如何做,用vim ~/.bashrc命令编辑.bashrc文件,并添加下面两行即可。你需要将路径改成你的路径: 代码语言:javascript ...
在使用offload时，若不注意内存分配，可能会导致gpu内存溢出，因此，需合理管理模型加载策略。Deepspeed Zero3中，通过调整stage3_max_live_parameters和stage3_max_reuse_distance参数，可以优化模型的内存使用，解决因内存限制导致的训练问题。ZeRo-infinity是在Zero3基础上，将部分参数卸载至nvme，以进一步...
ZeRO优化通过内存管理减少内存消耗，支持不同阶段的配置以适应不同GPU数量和资源需求。参数包括stage（选择ZeRO优化器的阶段）、offload_param（参数卸载到CPU/NVMe）和offload_optimizer（优化器卸载到CPU或NVMe）等。ZeRO-3阶段可能较慢，因为它需要收集模型权重，但在可扩展性和内存需求之间提供了最佳平衡。