目前最火的大模型训练框架 DeepSpeed 详解来了

目前，大模型的发展已经非常火热，关于大模型的训练、微调也是各个公司重点关注方向，但是大模型训练的痛点是模型参数过大，动辄上百亿，如果单靠单个GPU来完成训练基本不可能。所以需要多卡或者分布式训练来完成这项工作。

一、分布式训练

1.1 目前主流的大模型分布式训练主要包括两种：

数据并行训练
模型并行训练

二、DeepSpeed

DeepSpeed是由Microsoft提供的分布式训练工具，旨在支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。对于更大模型的训练来说，DeepSpeed提供了更多策略，例如：Zero、Offload等。

2.1 基础组件

分布式训练需要掌握分布式环境中的基础配置，包括节点变化、全局进程编号、局部进程编号、全局总进程数、主节点等。这些组件都跟分布式训练紧密相关，同时组件之间也有非常大的联系，例如通信联系等。

2.2 通信策略

既然是分布式训练，那机器之间必须要保持通信，这样才可以传输模型参数，梯度参数等信息。

DeepSpeed提供了mpi、gioo、nccl等通信策略

通信策略	通信作用
mpi	它是一种跨界点的通信库，经常用于CPU集群的分布式训练
gloo	它是一种高性能的分布式训练框架，可以支持CPU或者GPU的分布式训练
nccl	它是nvidia提供的GPU专用通信库，广泛用于GPU上的分布式训练

我们在使用DeepSpeed进行分布式训练的时候，可以根据自身的情况选择合适的通信库，通常情况下，如果是GPU进行分布式训练，可以选择nccl。

2.3 Zero（零冗余优化器）

Microsoft开发的Zero可以解决分布式训练过程中数据并行和模型并行的限制。比如： Zero通过在数据并行过程中划分模型状态（优化器、梯度、参数），来解决数据并行成可能出现内存冗余的情况（正常数据并行训练，模型全部参数是复制在各个机器上的）；同时可以在训练期间使用动态通信计划，在分布式设备之间共享重要的状态变量，这样保持计算粒度和数据并行的通信量。

Zero是用于大规模模型训练优化的技术，它的主要目的是减少模型的内存占用，让模型可以在显卡上训练，内存占用主要分为Model States和Activation两个部分，Zero主要解决的是Model States的内存占用问题。

Zero将模型参数分成三个部分：

状态	作用
Optimizer States	优化器在进行梯度更新的时候需要用到的数据
Gradient	在反向转播过程中产生的数据，其决定参数的更新方向
Model Parameter	模型参数，在模型训练过程中通过数据“学习”的信息

Zero的级别如下：

级别	作用
Zero-0	不使用所有类型的分片，仅使用DeepSpeed作为DDP
Zero-1	分割Optimizer States，减少4倍内存，通信容量和数据并行性相同
Zero-2	分割Optimizer States和Gradients，减少8倍内存，通信容量和数据并行性相同
Zero-3	分割Optimizer States、gradients、Parametes，内存减少与数据并行度呈线性关系。例如，在64个GPU（Nd=64）之间进行拆分将产生64倍的内存缩减。通信量有50%的适度增长
Zero-Infinity	Zero-Infinity是Zero-3的扩展，它允许通过使用 NVMe 固态硬盘扩展 GPU 和 CPU 内存来训练大型模型

2.4 Zero-Offload：

相比GPU，CPU就相对比较廉价，所以Zero-Offload思想是将训练阶段的某些模型状态放（offload）到内存以及CPU计算。

Zero-Offload不希望为了最小化显存占用而让系统计算效率下降，但如果使用CPU也需要考虑通信和计算的问题（通信：GPU和CPU的通信；计算：CPU占用过多计算就会导致效率降低）。

Zero-Offload想做的是把计算节点和数据节点分布在GPU和CPU上，计算节点落到哪个设备上，哪个设备就执行计算，数据节点落到哪个设备上，哪个设备就负责存储。

Zero-Offload切分思路：

下图中有四个计算类节点：FWD、BWD、Param update和float2half，前两个计算复杂度大致是 O(MB)， B是batch size，后两个计算复杂度是 O(M)。为了不降低计算效率，将前两个节点放在GPU，后两个节点不但计算量小还需要和Adam状态打交道，所以放在CPU上，Adam状态自然也放在内存中，为了简化数据图，将前两个节点融合成一个节点FWD-BWD Super Node，将后两个节点融合成一个节点Update Super Node。如下图右边所示，沿着gradient 16和parameter 16两条边切分。

Zero-Offload计算思路：

在GPU上面进行前向和后向计算，将梯度传给CPU，进行参数更新，再将更新后的参数传给GPU。为了提高效率，可以将计算和通信并行起来，GPU在反向传播阶段，可以待梯度值填满bucket后，一遍计算新的梯度一遍将bucket传输给CPU，当反向传播结束，CPU基本上已经有最新的梯度值了，同样的，CPU在参数更新时也同步将已经计算好的参数传给GPU，如下图所示。