Deepspeed 现在已经是大模型标配了,其是微软发布的大规模分布式训练工具,专门用来训练大模型。 Deepspeed Zero 是 Deepspeed 的核心组件,本质上是一种显存优化的数据并行方案。 Deepspeed Zero 的核心思想 在混合精度训练阶段,ZERO 将训练中占显存的参数分为两部分: 模型状态:模型参数(fp16/bf16,2A),模型梯度(fp16...
评论区有朋友提到deepspeed的某次代码更新是将stage1的通讯量从 3\Phi 降至2\Phi ,可能也是基于此做了改进。 一、存储消耗 1.1 存储分类 首先,我们来看在大模型训练的过程中,GPU都需要存什么内容。 存储主要分为两大块:Model States和Residual StatesModel States指和模型本身息息相关的,必须存储的内容,具体包括:...
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...
DeepSpeed： 定义：DeepSpeed是微软推出的大规模分布式训练工具，专门用于应对大模型训练中的挑战。 核心组件：Zero是DeepSpeed中的一个核心组件，专注于显存优化。 功能：除了显存优化外，DeepSpeed还提供了一系列其他功能，如梯度累积、混合精度训练等，以提高训练效率和速度。Zero数据并行： 核心思想：通过将模...
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 ZeRO 通信量分析 。 传统数据并行通信量分析 传统的数据并行,在每一步计算完梯度后,需要通过 All-Reduce 来计算梯度的平均值。 All-Reduce 操作分为 Reduce-Scatter 和 All-Gather 两部分,每张卡在发送和接收两个方向上的通信量是2*模型参数。
Zero-0策略仅使用DeepSpeed作为DDP，无需任何类型的分片，提供最快的训练速度，在显存充足的情况下效果最佳。Zero-1策略则切分优化器的状态，并将其分配给每个数据并行的GPU进程，带来轻微的速度提升。2.2 ◇ Zero-2策略 Zero-2策略进一步拓展了这一概念，通过分切优化器的状态和梯度，并将其分配到每个数据并行的...
- DeepSpeed是一个Python库,用于训练大模型。 - DeepSpeed实现了一种特殊的数据并行ZeRO-DP,可以消除GPU中冗余的模型显存开销。 - ZeRO3是DeepSpeed中的一种数据并行模式,可以最彻底地消除冗余显存开销。 - DeepSpeed的实现原理包括模型参数的切分和聚合、反向传播的钩子函数注册和梯度的归约和切分。 - DeepSpeed还使用...
Deepspeed与ZeroDeepspeed，微软推出的大规模分布式训练工具，已成为大模型训练的标准配备。其核心组件Zero是一个显存优化的数据并行方案，通过将模型状态划分为小块并分散在多张GPU上，显著降低显存需求。Zero的核心思想Zero在混合精度训练中，将模型状态分为两部分，分别采用分片存储。例如，Zero-1将Adam状态...
Deepspeed的zero2和zero3的配置文件Demo Zero2 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。