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图解大模型训练之：数据并行（DP、DDP、ZeRO、零冗余优化)
文章摘要
在大规模模型训练场景中，数据并行技术是提升计算效率的关键方法之一。文章首先介绍了流水线并行的概念，指出其在实际应用中并不广泛，主要受限于模型切割的均匀性对计算效率的影响。随后，文章详细阐述了数据并行（DP）的基本原理，即在多个GPU上复制完整模型，各自处理数据并计算梯度，最后通过梯度累加更新模型。DP面临的主要挑战是存储和GPU间通讯量的巨大需求，尤其是在大模型场景下。
为了解决这些问题，文章进一步介绍了分布式数据并行（DDP）和ZeRO优化技术。DDP通过Ring AllReduce通信方式，将通讯负载均衡分配到各个GPU上，有效解决了单机多卡场景下的通讯瓶颈。而ZeRO技术则通过优化存储管理，减少了模型训练过程中的显存消耗，使得在有限的硬件资源下训练更大的模型成为可能。
文章还探讨了精度混合训练的概念，即在模型训练过程中，根据计算和存储的需求，灵活使用不同精度的数据表示，以平衡模型的计算效率和精度。此外，ZeRO技术的进一步优化，如ZeRO-R、ZeRO-Offload和ZeRO-Infinity，通过更精细的存储管理和数据卸载策略，进一步提升了大模型训练的效率和可扩展性。
总的来说，本文为读者提供了一个关于大规模模型训练中数据并行技术及其优化方法的全面概述，涵盖了从基本原理到高级优化策略的多个层面，对于从事深度学习模型训练的研究人员和工程师来说，具有很高的参考价值。
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原文作者: 极市平台
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