一、ZeRO原理 1.含义 ZeRO是一种针对大规模分布式深度学习的新型内存优化技术。 在DeepSpeed下,ZeRO训练支持了完整的ZeRO Stages1, 2和3,以及支持将优化器状态、梯度和模型参数从GPU显存下沉到CPU内存或者硬盘上,实现不同程度的显存节省,以便训练更大的模型。 2.不同stage的区别 Stage 1: 把优化器状态(optimizer ...
本文涉及的概念:ZeRO, bucketization DeepSpeed是当今炙手可热的机器学习优化框架。它最早脱胎于2019年发表的论文ZeRO: memory optimizations toward training trillion parameter models (arXiv:1910.02054)。 ZeRO的初衷是减少由于data parallelism和model-parallelism带来的memory redundancies, 从而使得内存的利用率更高,模型...
接下来,我们将更深入地解释 ZeRO 及其通信开销,并讨论 ZeRO++ 中为解决这些问题而进行的关键优化。然后我们将展示 ZeRO++ 对不同模型大小、批量大小和带宽限制的训练吞吐量的影响。我们还将讨论 ZeRO++ 如何应用于 DeepSpeed-Chat,以加速使用 RLHF 的对话模型的训练。ZeRO++ 详解 图2:ZeRO optimizer 工作流程图...
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++ 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...
高带宽集群:如图 6 所示,我们首先展示了 ZeRO++ 相对于 ZeRO 的吞吐量改进,针对不同的模型大小和微批量 (micro-batch size) 大小,测试使用 4x Infiniband (IB) 以实现 400Gbps 跨节点互连带宽,每个以 100Gbps 运行。在 micro-batch size 为每 GPU 1k tokens 时,ZeRO++ 比 ZeRO-3 的吞吐量提高了 28% 到...
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...
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...
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++ 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...