ZeRO Stage 3
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- ZeRO Stage 3
- “stage: 2” 具有特定的含义
- 在 ZeRO 的 “stage: 2” 情况下
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- 以一个拥有 10 亿参数的语言模型为例,假设使用 4 个 GPU 进行训练。
- ZeRO 中的参数的划分
在 ZeRO Stage 3 中,会对模型的参数、优化器状态和梯度都进行分片划分。
具体来说,它将模型的参数按照一定的策略分配到多个 GPU 或计算节点上。例如,对于一个具有大量参数的 LLM,如 Transformer 架构的语言模型,其参数可能包括不同层的权重矩阵等。这些参数会被分割并分布到不同的 GPU 上。
这样做的目的是进一步减少每个 GPU 上的内存占用,使得在相同的硬件资源下能够处理更大规模的模型。
以一个简单的例子来说明,假设有一个具有大量参数的 LLM,其参数可以看作是一个大的矩阵。在 ZeRO Stage 3 中,这个大矩阵会被按照行或列等方式进行划分,然后每个 GPU 只存储和处理其对应的部分行或列的参数。
在训练过程中,数据并行的情况下,每个 GPU 会根据其分配到的参数部分对输入数据进行计算,然后通过高效的通信机制在 GPU 之间传递必要的信息(如梯度)来进行全局的参数更新,从而实现并行计算和整体的训练过程推进。
需要注意的是,实际的划分方式和具体实现会比较复杂,并且会受到深度学习框架和具体模型结构的影响。但总体的思路是通过这种细粒度的划分&#x