ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是一种为了解决大规模分布式训练中的内存瓶颈问题而设计的优化器。它通过减少冗余数据来优化模型的内存使用,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-0: 不进行任何形式的状态分片,只把DeepSpeed...
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…
通过ZeRO-2 对梯度和优化器状态的分段化储存,7.5B 参数量的模型内存占用将由 ZeRO-1 中31.4GB 进一步下降到 16.6GB。 ZeRO3 第三阶段就是对模型参数进行分割。在ZeRO3中,模型的每一层都被切片,每个进程存储权重张量的一部分。在前向和后向传播过程中(每个进程仍然看到不同的微批次数据),不同的进程交换它们所...
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...
DJ小雨 - 凤舞九天3-2-1-Zero
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进阶做法:可以计算完梯度后reduce-scatter后不做all-gather,让每个gpu用自己汇总的梯度更新自己的权重,再all-gather出去,通信量可以降到2 ϕ。 ZeRO-2: 在ZeRO-1的进阶做法上加一点,reduce-scatter后将不属于自己维护的梯度删掉。。(zero-1和zero-2有啥区别?) 通信量分析:还是2ϕ ZeRO-3: FWD时要all-gat...
Zero 1/2/3 in One 实际训练LLM时,一般不太深入底层去编写这些逻辑,为了效率的话,可以使用 XTuner 来微调已有的模型。那么,如何在XTuner中使用 ZeRO 呢? 在XTuner 中使用 ZeRO ZeRO的理念很简单,实现很复杂,但用起来是真的毫无压力。配合 XTuner,那更是丝滑。