二、ZeRO-DP 2.1 :优化状态分割 2.2 :优化状态与梯度分割 2.3 :优化状态、梯度与参数分割 2.4 ZeRO VS 模型并行 三、ZeRO-R 3.1 : Partitioned Activation Checkpointing 3.2 : Constant Size Buffer 3.3 : Memory Defragmentation 四、ZeRO-Offload与ZeRO-Infinity 五、参考 【本文是图解大模型训练3篇,持续更新...
ZeRO++利用量化技术,结合数据和通信重映射,将与ZeRO相比的总通信量减少了4倍,而不影响模型质量。这有两个关键的含义: ZeRO++ 加速了大模型的预训练和微调 每张GPU小batch: 无论是在数千个 GPU 上预训练大型模型,还是在数百甚至数十个 GPU 上进行微调,当每个 GPU 的批量大小较小时,与 ZeRO 相比,ZeRO++ ...
此外，与 ZeRO 在高得多的带宽环境下相比，ZeRO ++ 可以在低带宽集群中实现相当的系统吞吐量。如图 8 所示，对于 18B 和 138B 模型大小，具有 200Gbps 跨节点带宽的 ZeRO++ 可以达到与 800Gbps 跨节点带宽的 ZeRO-3 相似的 TFLOP。鉴于 ZeRO++ 出色的可扩展性，我们将 ZeRO++ 视为用于训练大型 AI 模型的下...
如图所示,Zero-offload,为了优化各种算子的执行,把复杂的FWD和BWD放在了GPU上执行,而相对固定可控的算子param update和float2half就放在了CPU上进行运算,而这一部分除了相对算子简单以外,最重要的是Adam优化器本身是32bit的,把它放在CPU的内存上,会极大的节省GPU的显存。 在多卡的Zero-offload的情况下,采用了Zero2的...
DeepSpeed里面和Zero相关技术教程 使用原始的 Megatron-LM 训练 GPT2 设置训练数据 运行未修改的Megatron-LM GPT2模型 开启DeepSpeed DeepSpeed 使用 GPT-2 进行评估 Zero概述 训练环境 开启Zero优化 训练一个1.5B参数的GPT2模型 训练一个10b的GPT-2模型
1. ZeRO++ 加速大型模型预训练和微调 每个GPU 上 batch size 较小时:无论是在数千个 GPU 上预训练大型模型,还是在数百个甚至数十个 GPU 上对其进行微调,当每个 GPU 的 batch size 较小时,ZeRO++ 提供比 ZeRO 高 2.2 倍的吞吐量,直接减少训练时间和成本。
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-Offload技术。关于DeepSpeed 的Zero和ZeRO-Offload的技术原理大家也可以查看图解大模型训练之:数据并行下篇...
今年2 月,我们发布了 DeepSpeed和 ZeRO(Zero Redundancy Optimizer,零冗余优化器),前者是一个开源的深度学习训练优化库,后者是该库中的一种新型内存优化技术,通过提高规模、速度、成本和可用性,极大地推进了大型模型训练。DeepSpeed 研究人员创建了Turing-NLG,这是最大的语言模型,拥有 170 亿个参数,发布时具有最先进...
分布式训练的开源库中已经包含了ZeRO的第一个实现。 DeepSpeed:模型训练性能提高10倍 微软的DeepSpeed是一个新的开源框架,致力于优化大型深度学习模型的训练。当前版本包括ZeRO的第一个实现以及其他优化方法。从编程的角度来看,DeepSpeed建立在PyTorch之上,并提供了一个简单的API,工程师只需几行代码即可利用训练并行化的技...
Zero的核心思想Zero在混合精度训练中，将模型状态分为两部分，分别采用分片存储。例如，Zero-1将Adam状态分片，Zero-2则进一步对梯度和参数也进行分片。通过这种方式，即使在单机8卡的环境中，也能显著减小显存占用，如7B模型在Zero-2下的显存需求可降至14GB。然而，即使使用了Deepspeed Zero，仍需注意...