Der ZeRO-Optimierer (Zero Redundancy Optimizer) ist eine Schlüsselkomponente in ColossalAI, die den Grafikspeicherverbrauch während des Trainings durch die folgenden drei Stufen von Optimierungsstrategien erheblich reduziert:
- Zustandspartitionierung des OptimierersVerteilen Sie den Zustand des Optimierers (z.B. Momentum und Varianz des Adam-Optimierers) über mehrere GPUs, anstatt eine vollständige Kopie auf jeder GPU zu behalten.
- GradientenaufteilungDie Beibehaltung nur des Teils des Gradienten, der jeder GPU während des Trainings zugewiesen wurde, reduziert die Anforderungen an die Gradientenspeicherung drastisch.
- Parameter PartitionJedes Gerät speichert und verwendet nur den Teil der Modellparameter, für den es zuständig ist, und die anderen Parameter werden nur bei Bedarf durch Kommunikation ermittelt.
Die Verwendung des ZeRO-Optimierers in ColossalAI ist sehr einfach und erfordert nur eine Schicht von ZeroOptimizer, die um einen bestehenden Optimierer gewickelt wird:optimizer = ZeroOptimizer(optimizer, model). Diese Technik eignet sich besonders gut für das Training von Modellen mit einer großen Anzahl von Parametern und kann das Modell ohne signifikante Erhöhung der Hardwarekosten vergrößern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelColossalAI: Effiziente Lösungen für das Training von KI-Modellen in großem Maßstab bereitstellenDie
