使用float8和FSDP2实现超级训练性能

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FSDP（Fully Sharded Data Parallel） 是 PyTorch 中的一种分布式训练技术，用于高效地训练大规模模型。它的核心思想是通过对模型权重和梯度的切片和分片（sharding），减少显存使用和通信开销。FSDP 的主要应用场景是大模型训练，尤其是在显存有限的 GPU 集群上。 翻译自 https://pytorch.org/blog/training-using-float8-fsdp2/ Pytorch中关于FSDP的博文： https://pytorch.org/tutorials/intermediate/FSDP_tutorial.html https://pytorch.org/blog/training-using-float8-fsdp2/ https://pytorch.org/blog/maximizing-training-throughput/ FSDP2 的出现为训练超大规模模型提供了高效、低成本的解决方案，是当前 PyTorch 分布式训练的核心技术之一。 本文展示了如何通过 FSDP2、DTensor 和 torch.compile，结合 torchao 的 float8 优化，实现相较于 FSDP1 bf16 training [1] 速度高达 50% 的提升，同时保持损失函数和评估基准的相等性。这些改进适用于 ………………………………