二、ZeRO-DP 2.1 :优化状态分割 2.2 :优化状态与梯度分割 2.3 :优化状态、梯度与参数分割 2.4 ZeRO VS 模型并行 三、ZeRO-R 3.1 : Partitioned Activation Checkpointing 3.2 : Constant Size Buffer 3.3 : Memory Defragmentation 四、ZeRO-Offload与ZeRO-Infinity 五、参考 【本文是图解大模型训练3篇,持续更新...
ZeRO-Infinity与ZeRO-Offload的区别:DeepSpeed最初通过ZeRO-Offload实现了Offload功能,这是一种将优化器和梯度状态转移到ZeRO-2中的CPU内存的系统。ZeRO-Infinity是下一代基于ZeRO-3的Offload功能。ZeRO-Infinity能够比ZeRO-Offload更多地卸载数据,并具有更有效的带宽利用和计算与通信的重叠。 分配大规模Megatron-LM模型 ...
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...
在多卡的Zero-offload的情况下,采用了Zero2的方式进一步节省GPU的内存。 在现实项目里,更多用的实际上是Zero1,因为Zero1已经省去了3/4的显存开销,而且需要All-Reduce同步的信息又相对合理,是节省显存和节省通信的最好的方式。 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...
ZeRO-Infinity 与 ZeRO-Offload 的区别:DeepSpeed 最初通过 ZeRO-Offload 实现了 Offload 功能,这是一种将优化器和梯度状态转移到 ZeRO-2 中的 CPU 内存的系统。ZeRO-Infinity 是下一代基于 ZeRO-3 的 Offload 功能。ZeRO-Infinity 能够比 ZeRO-Offload 更多地卸载数据,并具有更有效的带宽利用和计...
Zero-offload,也有被称为Zero4的, 这个甚至是一张卡都可以,Zero-offload就是针对GPU显存不够,甚至单卡的场景设计出来的。 我们看一个混合精度训练的场景: 图 混合精度训练-1 比如图是某一层的训练iteration,在前向计算的时候,要用到上一层的activation,和本层的参数,反向传播求导的时候,也要用到相同的东西来...
ZeRO-Offload概述 训练环境 在单个 V100GPU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(...
1 Introduction Github: https://github.com/microsoft/DeepSpeed ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models ZeRO-Offload: Democ
ZeRO-Offload 通过利用 GPU 及其主机 CPU 上的计算和内存资源,推入最大模型大小的边界,从而可以使用最小的 GPU 资源有效地训练。它允许在单个 NVIDIA V100 GPU 上训练多达 130 亿个参数模型,比最先进的 GPU 大 10 倍,同时保持每个 GPU 超过 30 每秒万亿次浮点运算的高训练吞吐量。
Hello,I'm a novice using deepspeed. I used the ds_config.json but got outputs'DeepSpeedZeRoOffload' object has no attribute 'backward' The file as follows, can anyone give some suggestions?Thanks in advance! { "train_batch_size":4, ...