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-2(P_os+g):进一步分布梯度。 ZeRO-3(P_os+g+p):将参数、梯度和优化器状态全部分布化,达到最小的内存占用。 ZeRO-1(P_os):共享优化器状态 1、在前向传播阶段,每个 GPU 独立计算自己分配到的输入数据的前向传播,不涉及其他 GPU 的通信。模型参数仍然完整地存储在每个 GPU 上,因此前向传播的计算过...
4. ZERO1 策略下的 backward 和 step 4.1 第一个 gather 函数 :all_gather_dp_groups 从本篇文章开始,我们将正式的开始介绍 DeepSpeed ZERO1 的相关代码细节。在正式开始之前。我想再次强调本篇文章的内容并不是为了帮助你了解 ZERO 相关的基本概念。而是深入的理解 ZERO 的代码实现。因此。本文章不会特别注重...
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的优点来演示它使得在八个...
(1)预训练时,optimizer占用8倍参数量的显存空间,是最耗费显存的,所以肯定先从这种“大户”下手啦!前面的DP和DDP,每块显卡都保存了完整的optimizer,互相都有冗余,能不能消除这个冗余了?比如集群有3块显卡,每块显卡只存1/3的optimizer状态?这就是ZeRO-1的思路!举个栗子:transformer不论decoer还是encoder,不是由一...
为了启用ZeRO Stage1,我们只需要更新DeepSpeed JSON配置文件如下: 代码语言:javascript 复制 { "zero_optimization": { "stage": 1, "reduce_bucket_size": 5e8 } } 如上所示,我们在zero_optimization键中设置了两个字段。具体来说,我们将stage字段设置为1,并将可选的reduce_bucket_size设置为500M。启用ZeRO...
看起来Zero几乎是面临显存限制时的最好解法,在不考虑通信的前提下。 现在需要把通信的代偿计算进来,可以先说明结论,Zero1和Zero2与传统的数据并行所占用的通信量是一至的。 传统的DDP这样的数据并行,在每一步计算梯度以后,需要通过All-reduce来计算梯度的均值,分为ReduceScatter加上AllGather这两部分吗,这个时候每张...
Deepspeed,则是用了Zero零冗余优化的方法进一步压缩训练时显存的大小,以支持更大规模的模型训练。 2. 必要知识补充 2.1 模型是怎么训练的 我们想了解模型训练时分布式是如何进行优化的,那么知道模型是如何训练的就非常重要。我们以目前最广泛...
1. ZeRO++ 加速大型模型预训练和微调 每个 GPU 上 batch size 较小时：无论是在数千个 GPU 上预训练大型模型，还是在数百个甚至数十个 GPU 上对其进行微调，当每个 GPU 的 batch size 较小时，ZeRO++ 提供比 ZeRO 高 2.2 倍的吞吐量，直接减少训练时间和成本。低带宽计算集群: ZeRO++ 使低带宽集群能够...