《图解分布式训练（八）ZeRO学习》电子书下载

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《图解分布式训练（八）ZeRO学习》电子书下载：

这篇文章详细介绍了分布式训练中的3D并行策略和ZeRO技术，重点在于如何通过显存优化来支持超大规模模型的训练。以下是文章的主要内容：

一、什么是3D并行？
​​3D并行​​：通过DataParallel(DP)、TensorParallel(TP)和PipelineParallel(PP)三种策略的组合，让大型模型以高效的方式进行训练。

二、3D并行策略

2.1 DataParallel(DP)
​​介绍​​：每张卡保存一个完整的模型，每次迭代将batch数据分割成N个等大小的micro-batch，每张卡独立计算梯度，通过AllReduce计算梯度均值，再进行参数更新。
​​举例​​：假设模型有三层（L0, L1, L2），每层有两个神经元，两张卡分别存储相同的模型参数，独立计算梯度后同步。

2.2 TensorParallel(TP)
​​介绍​​：每个张量被分成多个块，分片驻留在不同的GPU上，并行处理，最终结果同步。
​​举例​​：假设模型有三层（L0, L1, L2），每层有两个神经元，两张卡分别存储张量的不同分片，独立处理后同步。

2.3 PipelineParallel(PP)
​​介绍​​：模型在多个GPU上垂直拆分，每个GPU处理模型的不同层级，处理一小部分批处理。
​​举例​​：假设模型有8层，两张卡分别处理不同的层级（GPU0处理L0-L3，GPU1处理L4-L7）。

三、为什么需要ZeRO？
​​问题​​：DataParallel(DP)需要在每张卡上存储完整的模型，显存占用大，限制了模型规模。
​​解决方案​​：ZeRO技术通过去除冗余参数，使每张卡只存储一部分模型状态，减少显存占用，支持更大规模的模型训练。

四、ZeRO的核心思想
​​核心思想​​：去除数据并行中的冗余参数，每张卡只存储一部分模型状态，减少显存占用。

五、ZeRO显存分配
​​模型状态​​：包括参数、梯度和优化器状态，占显存的75%。
​​剩余状态​​：包括激活值、临时缓冲区和显存碎片。
​​示例​​：GPT-2模型（1.5B参数，fp16格式）需要3GB显存，但模型状态需要24GB，优化器状态是主要显存消耗。

六、ZeRO优化策略

6.1 ZeRO-1
​​优化器状态分区(Pos)​​：每张卡只存储1/N的优化器状态，内存减少4倍，通信量与数据并行性相同。

6.2 ZeRO-2
​​梯度分区(Pos+g)​​：在Pos基础上增加梯度分区，内存减少8倍，通信量与数据并行性相同。

6.3 ZeRO-3
​​参数分区(Pos+g+p)​​：在Pos+g基础上增加参数分区，内存减少与数据并行度Nd成线性关系，例如64个GPU时内存减少到1/64，通信量增加50%。

6.4 ZeRO-Offload
​​介绍​​：将某些模型状态下放到内存和CPU计算，显存不足时由内存补充。

​​计算流程​​：
​​GPU​​：进行前向和后向计算，将梯度传给CPU，反向传播阶段可并行计算和通信。
​​CPU​​：进行参数更新，再将更新后的参数传给GPU。

七、ZeRO Offload后的计算流程
​​GPU​​：进行前向和后向计算，梯度传给CPU，反向传播阶段可并行计算和通信。
​​CPU​​：进行参数更新，更新后的参数传回GPU。

通过这些策略和优化，ZeRO技术显著减少了显存占用，使得训练超大规模模型成为可能。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《图解分布式训练（八）ZeRO学习》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！