今天这篇文章,我们将介绍由微软开发的ZeRO(零冗余优化),它是DeepSpeed这一分布式训练框架的核心,被用来解决大模型训练中的显存开销问题。ZeRO的思想就是用通讯换显存。如果初读ZeRO,觉得它逻辑跳跃,晦涩难懂,那么这篇文章或许可以帮到你～ 【20231205更新】 针对评论区问得比较多的两个问题,这边做一下回复: (1)...
zero技术是deepspeed的重要组成部分，旨在提高显存效率与计算效率。它通过在数据并行进程间划分模型状态参数、梯度、优化器状态，避免数据并行进程间的冗余复制。在训练过程中，动态通信调度在分布式设备间共享状态，保持数据并行的计算粒度与通信量。ZeRO的核心原理在于，在数据并行的基础上实现冗余空间的深度优化。
Device 4 - ZeRO Stage: 0 Device 2 - ZeRO Stage: 0 Device 3 - ZeRO Stage: 0 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...
从0 开始 DeepSpeed 实战,Get Start DDP 初探 Minimum DDP Example MULTI GPU TRAINING WITH DDP (Single to Multi) Install 初始化 Training Model Checkpointing DeepSpeed Configuration 单机多卡 Resource Configuration (single-node) 最简单的 Example 实战 Reference 书接上文对 ZeRO 进行了详细的分析,但是 talk ...
在选择ZeRO阶段和卸载策略时，应考虑模型大小、GPU数量和资源限制。通常，从ZeRO-0（DDP）开始，然后逐步增加阶段并考虑卸载策略，以实现最佳性能。通过合理配置DeepSpeed参数，可以优化训练过程，提升模型性能和资源利用率。使用DeepSpeed配置文件时，了解不同参数的含义及其对模型训练的影响至关重要。
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-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...
通过整合上述三个组件,ZeRO++将跨节点通信量从3M减少到0.75M。 使用qwZ将模型权重从M减少到0.5M;使用hpZ消除了反向传播过程中的跨节点all-gather,将通信从M减少到0;使用qgZ将反向传递期间的跨节点reduce-scatter通信从M降低到0.25M ZeRO++加速LLM训练
DeepSpeed offers a confluence of system innovations, that has made large scale DL training effective, and efficient, greatly improved ease of use, and redefined the DL training landscape in terms of scale that is possible. These innovations such as ZeRO, 3D-Parallelism, DeepSpeed-MoE, ZeRO-Infini...
在DeepSpeed下，ZeRO训练支持了完整的ZeRO Stages1, 2和3，以及支持将优化器状态、梯度和模型参数从GPU...