主要观点总结
文章探讨了如何在多个GPU上分布式训练神经网络，并测试了微软的DeepSpeed库提供的多种分布式训练优化。文章首先介绍了神经网络训练过程中内存消耗的来源，如模型内存、梯度内存、优化器内存和激活内存，并详细描述了如何测量这些内存消耗。接着，文章探讨了使用Transformer模型进行分布式训练，包括数据并行、模型并行和流水线并行等不同的并行化范式，并介绍了DeepSpeed库中的ZeRO优化器，以减少训练所需的总内存。文章还讨论了多节点训练的设置和DeepSpeed的通信开销，并提供了附录A，用于计算Transformer模型的内存需求。
关键观点总结
关键观点1: 神经网络训练中的内存消耗来源
包括模型内存、梯度内存、优化器内存和激活内存，并介绍了如何测量这些内存消耗。
关键观点2: 分布式训练范式
介绍了数据并行、模型并行和流水线并行等不同的并行化范式，并探讨了它们在分布式训练中的应用。
关键观点3: DeepSpeed的ZeRO优化器
介绍了ZeRO优化器如何减少训练所需的总内存，并展示了ZeRO的不同阶段如何分割优化器状态、梯度和模型参数。
关键观点4: 多节点训练设置
描述了如何设置多节点训练环境，包括创建SSH密钥对、安装DeepSpeed依赖项和创建hostfile。
关键观点5: DeepSpeed的通信开销
探讨了DeepSpeed中通信开销的测量，并分析了ZeRO不同阶段的通信开销。
文章预览
这篇文章探讨了在多个GPU上分布式训练神经网络的技术，并测试了微软的DeepSpeed库提供的多种分布式训练优化。 训练的内存需求 本页的大部分内容将集中在减少训练神经网络所需的内存的技术上。因此，为了更好地理解和欣赏这些技术，我将首先分解训练过程中内存消耗的所有方式。 根据Sohoni等人的说法，我将使用以下术语来描述训练期间内存消耗的来源（Sohoni等人只描述了三个来源，但我将梯度内存和优化器内存分开，因为DeepSpeed中也做了同样的区分，稍后将展示）： 模型内存 ：存储模型权重所需的内存。 梯度内存 ：存储每个模型权重梯度所需的内存。 优化器内存 ：存储优化器所需的任何额外状态所需的内存。 激活内存 ：存储在前向传递期间计算的中间值所需的内存。 测量四种内存消耗源 让我们现在看看如何测量这四种来源消耗的内存
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