【NLP高频面题 - 分布式训练】ZeRO1、ZeRO2、ZeRO3分别做了哪些优化？

news2024/11/27 6:42:00

【NLP高频面题 - 分布式训练】ZeRO1、ZeRO2、ZeRO3分别做了哪些优化？

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ZeRO被分为了三个级别：

ZeRO1：对优化器状态进行拆分。显存消耗减少 4 倍，通信量与数据并行相同。
ZeRO2：在ZeRO1的基础上，对梯度进行拆分。显存消耗减少 8 倍，通信量与数据并行相同。
ZeRO3：在ZeRO2的基础上，对模型参数进行拆分。模型占用的显存被平均分配到每个 GPU 中，显存消耗量与数据并行的并行度成线性反比关系，但通信量会有些许增加。

论文中给出了三个阶段的显存消耗分布情况：

ZeRO1

模型训练中，正向传播和反向传播并不会用到优化器状态，只有在梯度更新的时候才会使用梯度和优化器状态计算新参数。因此每个进程单独使用一段优化器状态，对各自进程的参数更新完之后，再把各个进程的模型参数合并形成完整的模型。

假设我们有 𝑁𝑑 个并行的进程，ZeRO-1 会将完整优化器的状态等分成 𝑁𝑑 份并储存在各个进程中。当反向传播完成之后，每个进程的优化器会对自己储存的优化器状态（包括Momentum、Variance 与 FP32 Master Parameters）进行计算与更新。更新过后的Partitioned FP32 Master Parameters会通过All-gather传回到各个进程中。完成一次完整的参数更新。

通过 ZeRO-1 对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原始数据并行下的 120GB 缩减到 31.4GB。