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...
(1)每个阶段参数量的计算 精看zero3 准备阶段 (1)forward 阶段 按照stage3的规则,只有gpu0上有M0的参数,需要进行一个broadcast操作,即分别复制到gpu1,2,3上去。然后其余三个gpu利用自己的数据(data0,1,2,3)以及gpu0复制来的参数来run。一旦所有gpu的m0层运行完,gpu1,2,3上的参数就可以删去了,以此类推。
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...
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...
DeepSpeed-Chat配备了(1)抽象数据集层,以统一不同数据集的格式;以及(2)数据拆分/混合功能,从而使多个数据集被适当地混合,然后在3个训练阶段进行分割。 DeepSpeed混合引擎 指示引导的RLHF管道的第1步和第2步,类似于大模型的常规微调,它们由基于ZeRO的优化和DeepSpeed训练中灵活的并行策略组合,来实现规模和速度。
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...
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...
Based on #264 and #5758, all-reduce is used for gradient synchronization in zero-1 and zero-2. When I tested with the following DS configuration zero_optimization": { "contiguous_gradients": true, "gather_16bit_weights_on_model_save": true, "overlap_comm": true, "reduce_scatter": true...