以FSDP理解PyTorch DDP改良的深度学习训练

2023-12-13 11:38:42

Facebook 近年在深度学习领域不断取得突破，其深度学习训练框架 FSDP 更是备受关注。FSDP 以微软 ZeRO 为基础，对 PyTorch DDP 进行了一系列改良，使其更适用于训练超大规模模型。本文将对 FSDP 进行深入分析，详细介绍其工作原理、主要组件、训练流程以及在不同场景中的应用。

FSDP 工作原理

FSDP 的核心思想是将模型并行和数据并行结合起来，以提高训练效率。模型并行是指将模型的不同部分分配到不同的 GPU 上进行训练，而数据并行是指将数据划分为多个子集，然后在不同的 GPU 上并行训练。FSDP 通过将模型并行和数据并行相结合，可以有效地利用 GPU 资源，提高训练速度。

FSDP 主要组件

FSDP 主要由以下几个组件组成：

TensorStore： TensorStore 是一个分布式张量存储库，用于存储模型参数和数据。TensorStore 可以将张量划分为多个子张量，并将这些子张量存储在不同的 GPU 上。
集合通信： 集合通信是指 GPU 之间的通信操作。FSDP 使用集合通信来同步模型参数和数据。
优化器： 优化器用于更新模型参数。FSDP 使用了一种特殊的优化器，称为 FSDP 优化器，该优化器可以同时更新模型参数和数据。

FSDP 训练流程

FSDP 的训练流程如下：

将模型划分为多个子模型，并将这些子模型分配到不同的 GPU 上。
将数据划分为多个子集，然后将这些子集分配到不同的 GPU 上。
在每个 GPU 上，使用 FSDP 优化器更新模型参数和数据。
使用集合通信来同步模型参数和数据。
重复步骤 3 和步骤 4，直到模型收敛。

FSDP 应用场景

FSDP 可以用于训练各种类型的深度学习模型，包括：

大型语言模型： FSDP 可以用于训练大型语言模型，例如 BERT 和 GPT-3。这些模型通常需要大量的数据和计算资源来训练。
推荐系统： FSDP 可以用于训练推荐系统模型，例如 Wide & Deep 和 DeepFM。这些模型通常需要处理大量的数据。
计算机视觉： FSDP 可以用于训练计算机视觉模型，例如 ResNet 和 VGGNet。这些模型通常需要处理大量的数据和计算资源来训练。

FSDP 优势

与原生 DDP 相比，FSDP 具有以下优势：

解决了梯度累积问题： FSDP 使用了一种特殊的优化器，该优化器可以同时更新模型参数和数据，因此无需进行梯度累积。
降低了初始化内存需求： FSDP 可以将模型划分为多个子模型，并将这些子模型分配到不同的 GPU 上。因此，FSDP 可以降低初始化内存需求。
提高了优化器同步效率： FSDP 使用了一种特殊的优化器，该优化器可以同时更新模型参数和数据。因此，FSDP 可以提高优化器同步效率。

结语

FSDP 是 Facebook 深度借鉴微软 ZeRO 之后提出的 PyTorch DDP 升级版本，可以认为是对标微软 ZeRO，目标是训练超大规模模型，之前文章之中我们谈到了 FSDP 支持混合精度训练，所以我们在这里可以实际利用 FSDP 的优点来对混合精度训练的优势做一些总结，最后我们对 FSDP 的基本概念以及工作原理、主要组件、训练流程以及在不同场景中的应用进行了详细的分析，希望本文对大家理解 FSDP 有所帮助。