ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)优化器是ColossalAI中的一个关键组件，它通过以下三种级别的优化策略显著减少训练过程中的显存消耗：
- 优化器状态分区：将优化器的状态(如Adam优化器的动量和方差)分布到多个GPU上，而不是在每个GPU上保存完整副本。
- 梯度分区：训练过程中仅在每个GPU上维护分配给它的那部分梯度，大幅减少梯度存储需求。
- 参数分区：每台设备只存储和使用它负责的模型参数部分，其他参数只在需要时通过通信获取。
在ColossalAI中使用ZeRO优化器非常简单，只需要在现有优化器外包装一层ZeroOptimizer：optimizer = ZeroOptimizer(optimizer, model)。这种技术特别适合训练参数量巨大的模型，可以在不大幅增加硬件成本的情况下扩展模型规模。
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