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的三个阶段 Stage 1 pos : 把 优化器状态 分片到每个数据并行的工作进程(每个GPU)下 Stage 2 pos+g : 把优化器状态+ 梯度分片到每个数据并行的工作进程(每个GPU)下 Stage 3 pos+g+p : 把优化器状态+ 梯度+ 模型参数分片到每个数据并行的工作进程(每个GPU)下 (1)每个阶段参数量的计算 精看zero3 ...
Zero1 和 Zero2 是这个系列的两种不同实现方式，它们在优化和内存管理方面有着不同的策略。
Megatron：在分布式优化器方面做出了贡献，如优化器分片类似于Zero1，显示出其在模型并行方面的优势。DeepSpeed：提供了多种数据并行策略，如Zero1、Zero2、Zero3、Zero++等，提供了灵活的分布式训练方案，显示出其在数据并行方面的独到之处。联系：底层优化：两者都注重GPU的底层优化，以实现更高效的人工智...
3. DeepSpeed 与 DDP 的区别 3.1 内存管理 DDP 在多 GPU 上并行训练时,每个 GPU 确保承担核心模型的完整复制。相对而言,DeepSpeed 引入了零冗余优化,可以显著减少模型的内存使用,适合训练超大规模模型。 3.2 训练效率 DeepSpeed 通过优化算法,如梯度累积和动态调整学习率,提高了训练效率,而 DDP 则在分布式训练的基础...
DeepSpeed也注重GPU底层优化，特别是其开创性的全栈GPU内核设计，采用FP6量化技术，进一步提升性能。在数据并行方面，DeepSpeed提供了多种策略，如Zero1、Zero2、Zero3、Zero++等，提供灵活的分布式训练方案。Megatron则在分布式优化器方面做出了贡献，如优化器分片类似于Zero1。DeepSpeed与Megatron在数据并行与...
Describe the issue Issue: I am full-finetuning Llava using deepspeed and whenever I run it on a multi gpu setting with Zero 1,2 or 3, the loss curve is exactly the same for different seeds. I also tried to finetune a smaller part of the ...
Previously I observed that ZeRO 1 produces significant worse performance than ZeRO 2 in the finetuning. Similar observation is also mentioned in #757. I created a simple test to see how loss changes with different ZeRO stages. The test c...
Compared with ZeRO-1, ZeRO-2 doubles the model size that can be trained with DeepSpeed while significantly improving the training efficiency. With ZeRO-2, a 100-billion-parameter model can be trained 10x faster than with the state-of-art technology based on model parallelism alone. ZeRO-...