我首次了解zero时,它只实现出了zero1/2,还没有做出zero3,也即zero3当时应该是存在于zero论文中的一个demo概念。当年我没有养成看代码的习惯,非常依赖官网的教程和各类blog的理论解读。所以上文里提供的这份官方视频,就是我zero3的入门教程,事实上直到今年,它应该还是很多人入门zero会看到的东西,在B站或者各类blog...
先放一个官方无声的视频,本文主要围绕此视频理解zero的原理和实践。 zero的三个阶段Stage 1 p_{os} : 把 优化器状态 分片到每个数据并行的工作进程(每个GPU)下Stage 2 p_{os+g} : 把优化器状态+ 梯度分片到每个数…
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...
使用下面这个文件,在8*H100的机器上训练了Qwen2.5-7B模型。上下文窗口8K,参数大小bf16,batch_size = 8(num_gpu)*2(per_gpu_batch_size)*4(gradient_accumulation_steps) =64,deepspeed采用zero2,显存占用约78G,数据量1.4B tokens,训练时长8 hour。 { "fp16": { "enabled": "auto", "loss_scale": 0,...
3、上述的DP和DDP,通过分布式增加了算力,但缺陷还是很明显的:并未节约显存!所以由此产生了ZeRO技术! (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...
由于ZeRO-1只分配optimizer states(参数量很小),实际使用的时候,我们一般只会考虑ZeRO-2和ZeRO-3。 接下来介绍stage 2和3的常用config文件。 3.2 ZeRO Stage 2 结合官网的介绍,笔者提供一个常用的ZeRO-stage-2的config文件: { "bfloat16": { "enabled": "auto" }, "fp16": { "enabled": "auto", "...
通过与 DeepSpeed-Chat 的集成，与原始 ZeRO 相比，ZeRO++ 可以将 RLHF 训练的生成阶段效率提高多达 2 倍，强化学习训练阶段效率提高多达 1.3 倍。接下来，我们将更深入地解释 ZeRO 及其通信开销，并讨论 ZeRO++ 中为解决这些问题而进行的关键优化。然后我们将展示 ZeRO++ 对不同模型大小、批量大小和带宽限制的...
多GPU/节点运行:bash scripts/ds_zero2_pretrain_gpt2_model_parallel.sh DeepSpeed 使用 GPT-2 进行评估 DeepSpeed 通过先进的 ZeRO 优化器有效地训练非常大的模型。在2020年2月,我们在 DeepSpeed 中发布了 ZeRO 的一部分优化,该优化执行优化器状态切分。我们将其称为 ZeRO-1。在2020年5月,我们在 DeepSpeed ...
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 使用ZeRO-Infinity训练万亿级别的模型 使用ZeRO-Infinity将计算转移到CPU和NVMe 分配大规模Megatron-LM模型 ...