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...
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...
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...
除了Zero以外,Pytorch 本身有自己的FSDP,来实现类似的功能,FSDP可以看成是ZERO-3的实现,传统的数据并行(DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model的参数/梯度/优化器状态, 然后对数据集切分为 N 个shard分片给不同的GPU进行训练,计算完梯度后通过all-reduce通信来做梯度的融合。 在FSDP中的主要思路是想办法把model的...
Deepspeed最有名的feature就是大名鼎鼎的Zero,我们之前讲过,在训练的过程中占用显存的数据主要分两类: 一类是模型本身的占用显存,如果用一个正常的混合精度训练的话,那么需要16byte,也就是2字节的模型参数,2字节的模型梯度,如果是以Adam来做优化器的话,那么要以32byte分别存取,Adam的状态,Adam的变量momentum和变量...
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 Introduction Github: https://github.com/microsoft/DeepSpeed ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models ZeRO-Offload: Democ
DeepSpeed 是由微软开发的开源深度学习优化库,旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。通过创新的并行化策略、内存优化技术(如 ZeRO)及混合精度训练,DeepSpeed 显著提升了训练速度并降低了资源需求。它支持多种并行方法,包括数据并行、模型并行和流水线并行,同时与
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...
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...