DeepSpeed是一个由微软开发的开源深度学习优化库,它旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性,而ZeRO是其核心组件之一,用于优化内存使用,允许训练更大的模型。 ZeRO分为三个优化级别:ZeRO-1、ZeRO-2和ZeRO-3,每个级别都在前一个级别的基础上进一步减少内存占用。 ZeRO-1 :在这个阶段,优化器状态(例如Adam优化器的...
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...
最后,来自ZeRO官方论文的总结对比:分别是DDP、ZeRO1/2/3阶段的显存消耗: 总结,ZeRO整体的思路就是:每块显卡不存放全部所需的数据,缺的数据在需要用到的时候由其他显卡提供!实战中,一般采用ZeRO-2: 没有增加通行量,但是极大减少了显存的占用! 其他 1、以前做大数据,hadoop是标配,会安装、运维、调优甚至修改hadoop...
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 以内存为中心的分块优化
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...
在数据并行方面，DeepSpeed提供了多种策略，如Zero1、Zero2、Zero3、Zero++等，提供灵活的分布式训练方案。Megatron则在分布式优化器方面做出了贡献，如优化器分片类似于Zero1。DeepSpeed与Megatron在数据并行与模型并行的结合上展现出互补优势。它们可以协同工作，实现更高效的训练过程，这在实际应用中得到了...
具体来说，参数在每个模块的前向计算中，通过钩子函数进行聚合和切分，反向传播中也遵循类似原则，以实现高效的内存管理和计算。在使用transformers库结合DeepSpeed训练大型模型时，本文提供了关键的使用要点。此外，文章深入探讨了DeepSpeed ZeRO3的内部实现，包括初始化过程和模型前向计算的机制。通过解析...