deepspeed zero
时间: 2023-08-03 15:08:04 浏览: 356
DeepSpeed Zero 是 DeepSpeed 框架的一部分,它是一种分布式训练技术。DeepSpeed 是由 Microsoft 开发的一个用于优化深度学习模型训练的框架,它提供了高效的模型并行、梯度压缩和内存优化等功能。
DeepSpeed Zero 的目标是通过将模型分布式训练的负载分摊到多个 GPU 上,来加速训练过程。它使用了一种零内存优化技术,可以在 GPU 之间共享模型参数,从而减少了显存的使用量。这种技术使得可以在单个节点上使用更大的模型、更大的批次大小,并且能够扩展到更多的 GPU 以进行更快的训练。
总之,DeepSpeed Zero 是 DeepSpeed 框架中的一项分布式训练技术,通过优化模型参数共享和内存使用,提高了深度学习模型训练的效率和速度。
相关问题
deepspeed zero3
### Deepspeed Zero3 配置与使用最佳实践
#### 一、Zero3 的基本概念
DeepSpeed 提供了一种称为 ZeRO (ZeRO Redundancy Optimizer) 技术来减少训练大型模型所需的资源。其中,Stage 3 是最复杂的阶段,在此阶段下几乎所有的内存开销都被消除,使得可以训练更大规模的模型。
#### 二、配置说明
对于 DeepSpeed 的 `zero_optimization` 参数设置,当 stage 设置为 3 时,意味着启用了最高级别的优化策略[^2]:
```json
{
"zero_optimization": {
"stage": 3,
"offload_optimizer": {"device":"cpu"},
"allgather_partitions": true,
"allgather_bucket_size": 2e8,
"reduce_scatter": true,
"reduce_bucket_size": 2e8,
"overlap_comm": true,
"contiguous_gradients": true,
"pin_memory": true,
"elastic_checkpoint": true
}
}
```
上述 JSON 片段展示了如何启用并配置 Stage 3 。这里有几个重要的选项需要注意:
- **offload_optimizer**: 将 optimizer state offload 到 CPU 或 NVMe SSD 上以节省 GPU 显存。
- **allgather_partitions** 和 **reduce_scatter**: 这两个布尔型标志用于控制梯度通信的方式;开启它们通常能带来性能提升。
- **allgather_bucket_size**, **reduce_bucket_size**: 定义了 all-gather/reduce-scatter 操作的数据包大小。
- **overlap_comm**: 如果设为 True,则允许计算和通信重叠执行从而提高效率。
- **contiguous_gradients**: 当该值被设定为 True 时,会创建连续存储空间给 gradients ,这有助于加速某些操作但可能会增加额外显存消耗。
- **pin_memory**: 对于 PyTorch DataLoader 来说非常重要,因为它可以让数据加载器预先分配好固定位置的页面锁定内存(Pinned Memory),进而加快从主机到设备之间的传输速度。
- **elastic_checkpoint**: 支持弹性检查点功能,即只保存必要的状态信息而不是整个模型权重,这对于大规模分布式训练特别有用。
#### 三、实际应用中的建议
为了充分利用 Zero3 的优势,在实践中应该遵循以下几点原则:
1. 使用最新的硬件设施,比如 A100 Tensor Core GPUs 及其以上的版本;
2. 调整 batch size 至合适范围,过小可能导致收敛缓慢而过大又容易超出显存限制;
3. 合理规划网络带宽以及节点间连接方式,确保高效稳定的集群环境;
4. 根据具体任务需求调整各个超参取值,找到最优组合方案。
deepspeed zero offload
### 使用 Zero Offload 功能优化分布式训练
为了利用 DeepSpeed 中的 Zero Offload 技术来优化大规模模型训练,配置文件中的设置至关重要。Zero Offload 可以显著减少显存占用并提高多 GPU 设置下的性能。
#### 配置 Zero Offload 参数
在 DeepSpeed 的 JSON 配置文件中启用 Zero Offload 功能涉及几个重要参数:
- `zero_optimization.stage`: 表示使用的 ZeRO 优化阶段级别。对于 offload 场景推荐使用 stage 3[^1]。
- `offload_optimizer.device`: 设定为 `"cpu"` 或者 `"nvme"` 来指定要卸载到哪个设备上。通常情况下 CPU 是首选选项因为 NVMe SSDs 虽然速度快但是仍然慢于内存访问速度。
- `pin_memory`: 当选择将 optimizer state 和 gradients 卸载至主机 RAM (`device="cpu"`) 时可以开启此标志位加快数据传输效率。
下面是一个完整的 DeepSpeed 配置实例用于展示如何激活这些特性:
```json
{
"fp16": {
"enabled": true,
"loss_scale": 0,
"initial_scale_power": 16,
"loss_scale_window": 1000,
"hysteresis": 2,
"min_loss_scale": 1
},
"optimizer": {
"type": "AdamW",
"params": {
"lr": 0.00001,
"weight_decay": 0.01
}
},
"gradient_accumulation_steps": 1,
"train_micro_batch_size_per_gpu": 8,
"wall_clock_breakdown": false,
"zero_optimization": {
"stage": 3,
"allgather_partitions": true,
"allgather_bucket_size": 2e8,
"reduce_scatter": true,
"reduce_bucket_size": 2e8,
"overlap_comm": true,
"contiguous_gradients": true,
"sub_group_size": 1e9,
"offload_optimizer": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"round_robin_gradients": true
}
}
```
上述配置展示了如何通过设定 `zero_optimization` 字段内的子字段来实现零冗余优化器的功能,并特别指定了将优化器状态移交给 CPU 处理的方式。
此外,在实际应用过程中还需要考虑其他因素如学习率(`learning_rate`)、权重衰减(`weight_decay`)以及批处理大小(`per_device_train_batch_size`)等超参的选择会对最终效果产生影响[^2]。
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