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...
Device 6 - ZeRO Stage: 0 Device 7 - ZeRO Stage: 0 Device 0 - ZeRO Stage: 0 Device 5 - ZeRO Stage: 0 实际上,deepspeed 会在初始化过程中,创造多个进程,每个进程运行在一张 GPU 上,在deepspeed_config中,如果我们不显示的指定 zero-stage,将默认使用 stage 0. 我们可以通过下面的代码开展训练: #...
1 Introduction 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...
开启Zero优化 要为DeepSpeed模型启用ZeRO优化,我们只需要将zero_optimization键添加到DeepSpeed JSON配置中。有关zero_optimization键的配置的完整描述,请参见此处(https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#zero-optimizations-for-fp16-training)。 训练一个1.5B参数的GPT2模型 我们通过展示ZeROStage 1的优点来演示...
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
首先，Stage 0（数据并行）虽然计算效率高，但当模型过大时，显存不足，需转向Stage 1的Optimizer State Partitioning，将优化器状态分散到所有GPU上，显著减少单GPU内存占用。Stage 2进一步将优化器状态和梯度分开，而Stage 3则对模型参数进行分区，但可能增加GPU峰值内存。使用 ZeRO Stage 2 和 offload_...
ZeRO-Infinity是ZeRO-3的拓展。允许通过使用 NVMe 固态硬盘扩展 GPU 和 CPU 内存来训练大型模型。ZeRO-Infinity 需要启用 ZeRO-3。 在deepspeed中通过zero_optimization.stage=0/1/2/3 设置,卸载通过zero_optimization.offload_optimizer.device设置 混合精度 ...
deepspeed.runtime.zero.stage_1_and_2.DeepSpeedZeroOptimizer.average_tensor only sets reduction stream waiting for default stream. This is ok in cases where the computation time is longer than the c...
"stage": 1 } ZeRO-Offload:通过同时利用 GPU 和 CPU 的计算和存储资源,比如将优化器状态和梯度保存在内存上,从而使单 GPU 可以支持的模型更大。比如在一张 P40 GPU 上,无法训练一个 20 亿参数的模型,但是使用 ZeRO-Offload 可以做到。通过在 ds_config 中设置以下配置,即可启用 ZeRO-Offload。
"stage": 1 } ZeRO-Offload:通过同时利用 GPU 和 CPU 的计算和存储资源,比如将优化器状态和梯度保存在内存上,从而使单 GPU 可以支持的模型更大。比如在一张 P40 GPU 上,无法训练一个 20 亿参数的模型,但是使用 ZeRO-Offload 可以做到。通过在 ds_config 中设置以下配置,即可启用 ZeRO-Offload。