以qwen 1.5 为例,per_gpu_batch_size=1,seq_length=2048,精度bf16 时所需显存为28.5G(粗略估计),此时即使用 Deepspeed zero 3(非常慢) ,都需要 28.5+14=42.5GB 显存。 这意味着在大模型时代中,如果不引入流水线并行和张量并行的情况下,V100-32G 和 A100-40G 对 7B 的模型训练都非常吃力。 最后 在大多...
ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是为了克服上述数据并行方法的局限性而提出的,尤其是为了处理超大规模模型的训练,它通过优化显存使用和通信开销来提高训练效率。ZeRO 是 DeepSpeed 提出的,并且与数据并行和模型并行兼容,允许训练规模达到数万亿参数。通过将模型的状态(参数、梯度、优化器状态)在多个 GPU 之间分布式存储,而...
ZeRO 是数据并行 (Data Parallelism) 的一种内存高效版本，其中模型状态会被分割储存在所有 GPU 上，而不需要在训练期间使用基于 gather/broadcas 的通信进行复制和重建。这使 ZeRO 能够有效地利用所有设备的聚合 GPU 内存和计算力，同时提供简单易用的数据并行训练。假设模型大小为 M。在前向传播过程中，ZeRO 执行...
实现高带宽 ZeRO 和低带宽 ZeRO++ 集群之间的模型训练效率等效 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...
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++ 详解 图2:ZeRO optimizer 工作流程图(此为部分展示,完整流程请看知乎原文) ZeRO 是数据并行 (Data Parallelism) 的一种内存高效版本,其中模型状态会被分割储存在所有 GPU 上,而不需要在训练期间使用基于 gather/broadcas 的通信进行复制和重建。这使 ZeRO 能够有效地利用所有设备的聚合 GPU 内存和计算力,同...
科学家现在可以通过我们新添加的内存优化技术(如注意力掩码异步处理和位置码分割)、张量并行、流水线并行、序列并行、基于ZeRO的数据并行和模型状态异步处理等技术的协同组合,用更长的序列训练他们的GenSLMs等大型科学模型。 图9展示了我们的新版本使GenSLMs的25B和33B模型的最长序列长度分别比之前的Megatron-DeepSpeed版本...
accelerate launch --config_file accelerate_ds_zero3_cpu_offload_config.yaml multi_gpu_fintune_belle.py \ --dataset_path data/alpaca \ --lora_rank 8 \ --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 1 \ --max_steps 10000 \ --save_steps 1000 \ --save_total_limit 2...
首先将 batch 拆分为 micro-batch,其中 micro-batch 数等于 pipeline 深度,micro-batch通过动态队列的顺序产生token 并避免 bubbles。另外另外由于两个阶段的耗时不同,使用混合时序可以同时减少两个阶段的延时。
optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 稍微解释几句:model.to(device)将模型迁移到GPU里面; images.cuda(non_blocking=True),target.cuda(non_...