我要投稿

分布式训练：DeepSpeed 与 Zero 数据并行

发布日期：2024-05-07 07:58:47 浏览次数： 4587

作者：AINLP

微信搜一搜，关注“AINLP”

前言

随着大模型时代的到来，数据规模，计算量，模型参数等各方面都有巨大的增长，这给训练大模型带来了一些挑战：

显存的挑战：当前常见的GPU 显存如 A100 是 80G 显存，而如 175B 的 GPT-3 模型需要 175B * 4bytes 即 700GB 模型参数空间，连加载都困难更不要说训练了。
计算的挑战：175B模型所需要的计算量也是非常庞大的，并且叠加预训练数据量的增大，所需的计算量与BERT时代完全不可同日而语。

本文主要从大模型时代的分布式训练出发，主要讨论以数据并行为核心的 DeepSpeed Zero 优化。

三大并行策略

并行技术可以整体划分为两类：数据并行（DP），流水线并行(PP)以及张量并行(TP)。

原理：数据并行简单来说，就是每个GPU worker都有一个完整模型的副本，然后获取 per_gpu_batch_size 的数据，每个worker在自己那批数据上计算梯度。最后所有worker 对梯度汇总进行平均最后更新模型权重。
举例：假设有 8 张卡，per_gpu_batch_size=4，那么 global batch size=8*4=32，此时每张卡都保存一个模型，然后每张卡通过 4 个数据来分别计算梯度，之后计算梯度均值，最后每张卡再进行参数更新。

数据并行是在小模型时代（BERT）最常用的并行方法，在模型不是非常大的情况下，优先使用数据并行。

当模型过大时，一张卡无法容纳一个模型时，就会考虑使用流水线并行以及张量并行，二者的区别在于对模型参数切分方向不同。

模型并行此处也可以称为流水线并行，详细的流水线解释可以参见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/613196255。

思想：将模型的不同层放到不同的 GPU 上。比如：一个6层的trasformer ，那么就可以将前3层放在一个GPU上，后3层放在另一个GPU上。如下图所示：

缺点：每个GPU在处理相同batch时都需要等待前一个GPU完成计算才能开始处理，这样容易产生GPU空闲时间，即流水线气泡。为了改善这种情况，通常使用流水线并行（PP）来通过让不同的batch数据的计算重叠。

2.2 张量并行

DeepSpeed 与 Zero

Deepspeed 现在已经是大模型标配了，其是微软发布的大规模分布式训练工具，专门用来训练大模型。

Deepspeed Zero 是 Deepspeed 的核心组件，本质上是一种显存优化的数据并行方案。

在混合精度训练阶段，ZERO 将训练中占显存的参数分为两部分：

模型状态：模型参数(fp16/bf16，2A)，模型梯度(fp16/bf16，2A)，Adam状态(fp32的模型参数备份，fp32的momentum和fp32的variance，4A+4A+4A)。假设模型参数量为 A，则共需要：2A + 2A + (4A + 4A + 4A) = 16A 字节存储，如一个7B的模型，模型状态就需要 16 * 7 = 112GB
剩余状态：除了模型状态之外的显存占用，包括激活值（activation）、各种临时缓冲区（buffer）以及无法使用的显存碎片（fragmentation）。