Distributed Training Deepspeed 其他

# Deepspeed - 其他 **页面数:** 15 --- ## 训练概述与功能 **URL:** https://www.deepspeed.ai/training/ **内容:** - 训练概述与功能 - 内容 - 概述 - 轻松实现分布式、有效且高效的训练 - 速度 - 内存效率 - 可扩展性 - 通信效率 - 数据效率 - 支持长序列长度 训练先进的深度学习模型具有挑战性。除了模型设计之外，模型科学家还需要设置最先进的训练技术，例如分布式训练、混合精度、梯度累积和检查点。然而，科学家可能仍无法达到预期的系统性能和收敛速度。大模型规模更具挑战性：纯数据并行很容易导致内存不足，且难以使用模型并行。DeepSpeed 解决了这些挑战，以加速模型开发和训练。 DeepSpeed API 是 PyTorch 上的一个轻量级包装器。这意味着你可以使用 PyTorch 中所有你喜欢的功能，而无需学习新平台。此外，DeepSpeed 管理所有最先进的训练技术样板代码，例如分布式训练、混合精度、梯度累积和检查点，以便你可以专注于模型开发。最重要的是，你只需对 PyTorch 模型进行几行代码更改，即可利用 DeepSpeed 独特的效率和有效性优势来提高速度和规模。 DeepSpeed 通过计算/通信/内存/IO 的效率优化以及高级超参数调整和优化器的有效性优化相结合，实现了高性能和快速收敛。例如： DeepSpeed 使用 1024 个 V100 GPU（64 个 DGX-2 盒子）在 44 分钟内将 BERT-large 训练至平价，并使用 256 个 GPU（16 个 DGX-2 盒子）在 2.4 小时内完成。 BERT-large 训练时间 BERT 代码和教程即将推出。 DeepSpeed 在 Azure GPU 上训练 GPT2（15 亿参数）的速度比最先进的 NVIDIA Megatron 快 3.75 倍。 阅读更多：GPT 教程 DeepSpeed 提供内存高效的数据并行，并支持在没有模型并行的情况下训练模型。例如，DeepSpeed 可以在单个 GPU 上训练具有多达 130 亿参数的模型。相比之下，现有框架（例如 PyTorch 的分布式数据并行）在处理 14 亿参数模型时会耗尽内存。 DeepSpeed 通过一种新颖的方法减少了训练内存占用