解析FSDP源码，一窥超大模型训练的神秘面纱
2023-12-01 12:10:08
了解超大模型训练，就必须了解FSDP，本文将通过解析FSDP源码，揭开超大模型训练的神秘面纱。
近年来，随着人工智能技术的发展，超大模型训练成为热门研究领域。超大模型是指参数量极大的模型，通常包含数十亿甚至上千亿个参数。训练超大模型需要大量的数据和计算资源，因此也对模型并行训练技术提出了更高的要求。
FSDP（Fault-Tolerant Sharding for Distributed Training）是Facebook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。FSDP采用了分片训练技术，可以将模型参数分片存储在不同的GPU上，并通过通信操作将梯度聚合到一起，从而实现模型的并行训练。
FSDP原理
FSDP采用分片训练技术，将模型参数分片存储在不同的GPU上。具体来说，FSDP将模型参数分为两部分：
- 局部参数（local parameters）： 存储在每个GPU上的参数。
- 全局参数（global parameters）： 存储在所有GPU上的参数。
局部参数只参与本地的计算，而全局参数则参与所有GPU的计算。这样做的目的是为了减少通信开销，因为局部参数只需要在本地GPU之间通信，而全局参数需要在所有GPU之间通信。
FSDP实现
FSDP在PyTorch中实现，主要包括以下几个部分：
- FSDP优化器（FSDP Optimizer）： 用于优化模型参数。
- FSDP数据并行器（FSDP Data Parallel）： 用于并行训练模型。
- FSDP校验点（FSDP Checkpoint）： 用于保存和加载模型检查点。
FSDP优化器和FSDP数据并行器是FSDP的核心组件，它们负责模型的并行训练。FSDP校验点则用于保存和加载模型检查点，以便在训练过程中断时可以恢复训练。
FSDP应用
FSDP已被广泛应用于超大模型的训练，其中包括：
- BERT： 一种预训练的自然语言处理模型。
- GPT-3： 一种预训练的自然语言生成模型。
- Imagenet： 一种用于图像分类的预训练模型。
FSDP帮助这些模型实现了更快的训练速度和更高的准确率，推动了人工智能技术的发展。
结论
FSDP是一种高效的超大模型并行训练技术，它可以帮助训练出更准确、更强大的模型。FSDP在PyTorch中实现，包括FSDP优化器、FSDP数据并行器和FSDP校验点等组件。FSDP已被广泛应用于超大模型的训练，其中包括BERT、GPT-3和Imagenet等模型。
如果您想了解更多关于FSDP的信息，可以参考以下资源：
