ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是一种去除冗余的并行方案,来自微软在 SC 20 上发表的论文 ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models. 而 Deepspeed 库最初的就是关于 ZeRO 的官方实现。也是 Deepspeed 实现 3D 并行(数据、模型、流水线)的主要模块。 1. 模型的显存占用 让我们来看看,...
具体的可以测一下 torch.autocast 跑出来的gradient的具体dtyte,或者在optimizer源码中做更新是打印一下grad的类型,ZeRO - DeepSpeed 0.12.6 documentation官网下 stage 2也是说对 32位的gradient做分割。当然理论上应该是可以先存成16位,在具体update 参数之前在进行dtype转换,对于不使用 foreach 的optimizer 更新...
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...
结果表明,ZeRO++ 的 RLHF 生成吞吐量比 ZeRO 高出 2.25 倍。我们还展示了在 16 个 V100 GPU 上训练阶段的加速,其中 ZeRO++ 实现了比 ZeRO 高 1.26 倍的吞吐量,这是由于 ZeRO++ 支持的更低通信量和更大批量大小。 DeepSpeed ZeRO++ 现已发布! 我们非常高兴能够发布 DeepSpeed ZeRO++ 并让 AI 社区中的每...
在数据并行下篇中，我们介绍并解释了ZeRO（零冗余优化）这一由微软开发的DeepSpeed分布式训练框架的核心。ZeRO旨在解决大模型训练中显存开销的问题，通过使用通讯换显存的思想，实现了大模型训练的优化。ZeRO优化存储的策略可以分为三个阶段：第一阶段，将optimizer state分割，并在每块GPU上各自维护一份；第二...
ZeRO++ 技术简介 ZeRO 是一种数据并行策略，旨在通过在有限显存上训练更大的模型。它将模型权重、梯度以及优化器状态分别切分到各 GPU 上，需在前向计算和反向计算中提前聚合当前层对应的全量参数，这个聚合过程通过 All-Gather 通信完成。随后，计算好的梯度需进行平均，然后通过 Reduce-Scatter 通信传播...
【用Hugging Face的PEFT和DeepSpeed ZeRO-3在16块A100 GPU上微调Falcon 180B模型】 - DeepSpeed ZeRO通过在设备间分配优化器状态、梯度和参数来实现巨大的内存节省。 - PEFT只微调少量额外参数而冻结大多数预...
DeepSpeed Zero-3 和 low_cpu_mem_usage=true 的不兼容可能是由于两者在内存管理和数据传输方面的不同策略导致的。具体来说: DeepSpeed Zero-3 依赖于高效的内存管理和数据传输来最大化性能,这通常包括在 CPU 和 GPU 之间频繁且大量的数据传输。 low_cpu_mem_usage=true 则试图通过减少 CPU 上的内存占用来优化...
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...
使用deepspeed的zero3的offload参数时报错return tensor.pin_memory(), RuntimeError: CUDA error: invalid argument,是硬盘存储空间不够导致的,删掉些东西就好了。