而在zero3的代码实践中,模型权重其实是通过intra-layer(层内切割)的方式被放到各个gpu上的,换了一种切割方法,就会引起整个运作流程和通信方式上的极大不同。 zero3做partition_param的核心代码在这里。这里提一句,zero的代码写得非常复杂缠绕,从zero3的入口一直到这段切割的核心代码,我经历了漫长的阅读和跳转旅程。
这类数据并行有三种模式,其中的 stage 3 模式(下面简称 ZeRO3)对冗余显存开销的消除最彻底。在使用 ZeRO3之外,它的代码实现对于部分普通用户来说还不清楚。为了深入了解其中的奥妙,本文作者读了 DeepSpeed ZeRO3 代码,并将它的实现原理整理如下(deepspeed 版本为0.10.0,transformers版本为4.36.2)。 预备知识 本文...
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...
DeepSpeed ZeRO3 是 DeepSpeed Python 库中的一种前沿数据并行技术,旨在通过减少内存开销来高效训练大规模模型。本文深入探讨了 ZeRO3 的内部工作原理,解释了它如何将模型参数分布在多个 GPU 上,以优化内存使用情况,同时涵盖了实施 ZeRO3 的实际方面,如初始化分布式环境、使用前向和后向钩子以及参数分区和聚合的复杂性...
它通过实现一种特殊的数据并行技术——ZeRO-DP，有效减轻了各个GPU在存储模型时的冗余开销。ZeRO-DP技术有三种实现方式，其中ZeRO3模式在消除冗余显存开销方面最为彻底。本文详细解析了DeepSpeed ZeRO3的内部实现原理，包括其代码实现和运行机制。通过阅读本文，读者将能深入了解ZeRO3的原理及其如何在训练大型...
DeepSpeed里面和Zero相关技术教程 使用原始的 Megatron-LM 训练 GPT2 设置训练数据 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
deepspeed zero3 模型没有加载到GPU上 问题描述: 基于ContextCapture建模生成三维模型,导出Cesium 3D Tiles和B3DM格式后,有时因文件较大,上传服务过慢,想先在本地查看模型情况。但经常会在本地浏览器中查看的过程中出现以下报错。 报错类型1:An eror occurred while rendering.Rendering has stopped. (直接出现报错,...
ZeRO-Infinity与ZeRO-Offload的区别:DeepSpeed最初通过ZeRO-Offload实现了Offload功能,这是一种将优化器和梯度状态转移到ZeRO-2中的CPU内存的系统。ZeRO-Infinity是下一代基于ZeRO-3的Offload功能。ZeRO-Infinity能够比ZeRO-Offload更多地卸载数据,并具有更有效的带宽利用和计算与通信的重叠。 分配大规模Megatron-LM模型 ...
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