FSDP、FSDP2 和 Megatron-LM 是三种主流的分布式训练框架或技术

在大模型训练（Large Language Model Training）领域，FSDP、FSDP2 和 Megatron-LM 是三种主流的分布式训练框架或技术，它们用于解决超大规模模型在多GPU/多节点环境下训练时的内存、通信和效率问题。下面我们将详细解释这三者及其在训练中的作用。

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一、FSDP（Fully Sharded Data Parallel）—— 完全分片数据并行

1. 基本概念

FSDP 是由 Facebook AI（现 Meta）在 PyTorch 中提出的一种高级的数据并行策略，是对传统 DDP（Distributed Data Parallel）的增强版本。

• 目标：降低单个 GPU 的显存占用，支持更大模型的训练。
• 核心思想：将模型的参数、梯度和优化器状态分片（shard） 分布到多个 GPU 上，而不是在每个 GPU 上保存完整的副本。

2. 传统 DDP vs FSDP

特性	DDP	FSDP
每个 GPU 是否保存完整模型	✅ 是	❌ 否（只保存分片）
显存占用	高（复制整个模型）	低（分片存储）
通信时机	梯度同步（all-reduce）	参数分片 + 梯度归约 + 参数反分片
适合场景	中小模型	大/超大模型

3. FSDP 的工作流程

1. 前向传播前：从其他 GPU 收集当前层所需的参数分片，拼接成完整参数。
2. 前向传播：使用完整参数计算。
3. 反向传播后：计算梯度，进行 all-reduce 归约。
4. 优化器更新后：将更新后的参数再次分片并分布到各 GPU。

⚠️ 代价：增加了通信开销，但换来了显存节省。

4. 优点

• 显存效率高，可训练百亿甚至千亿参数模型。
• 与 PyTorch 原生集成（torch.distributed.fsdp），易于使用。
• 支持混合精度、检查点（checkpointing）、嵌套分片等高级功能。

5. 缺点

• 通信频繁，可能成为瓶颈。
• 需要 careful 的分片策略（如按层分片）。

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二、FSDP2（下一代 FSDP，PyTorch 2.1+ 中引入）

FSDP2 并不是一个全新的算法，而是 FSDP 的性能优化和易用性升级版本，主要出现在 PyTo