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...
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...
零冗余优化器Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)是 DeepSpeed 提供的训练优化的核心，它是一套减少分布式模...
zero-1分割优化器状态:减少4倍内存,通信量和数据并行相同 zero-2分割优化器状态+梯度:减少8倍内存,通信量与数据并行相同 zero-3分割优化器状态+梯度+参数:内存减少与数据并行度呈线性关系。例如在64个gpu之间拆分将产生64倍的内存缩减。通信量有50%的适度增长。 zero的本质,是在数据并行的基础上,对冗余空间占用...
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...
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 Zero(3D优化与卸载) ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是一种用于大规模训练优化的技术,主要是用来减少内存占用。在大规模训练中,内存占用可以分为 Model States 和 Activation 两部分,而 ZeRO 主要是为了解决 Model States 的内存占用问题。
DeepSpeed 是由微软开发的开源深度学习优化库,旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。通过创新的并行化策略、内存优化技术(如 ZeRO)及混合精度训练,DeepSpeed 显著提升了训练速度并降低了资源需求。它支持多种并行方法,包括数据并行、模型并行和流水线并行,同时与
"zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": { "enabled": true, "auto_cast": false, "loss_scale": 0, "initial_scale_power": 16, "loss_scale_window": 1000, "hysteresis": 2, "min_loss_scale": 1 }, "zero_optimization": { "stage": 2, "allgather_partitions": true, "allgat...
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...
worker-0: zero_enabled ... False worker-0: json = { worker-0: "optimizer":{ worker-0: "params":{ worker-0: "betas":[ worker-0: 0.8, worker-0: 0.999 worker-0: ], worker-0: "eps":1e-08, worker-0: "lr":0.001, worker-0: "weight_decay...