优化DeepSpeed ZeRO在低成本硬件上的运行效率

最新推荐文章于 2025-12-19 10:49:24 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-19 10:49:24 发布 · 364 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#分布式训练 #深度学习优化 #GPU加速 #程序那些事 #AIGC #语音分析 #机器学习

现代自然语言处理应用大多基于预训练语言模型，这些模型参数量已增长至数十亿甚至数万亿级别。在合理时间内训练这些模型需要大型计算集群，但高通信量会导致GPU利用率低下。微软DeepSpeed库提出的零冗余优化器(ZeRO)技术通过分区模型状态解决了这一问题，但其理想性能仅在配备高速InfiniBand的专用超算集群上实现。

某中心研究团队发现，在使用弹性结构适配器(EFA)网络的p4d.24xlarge实例上，ZeRO第三阶段性能下降幅度是第二阶段的两倍。通过分析发现，通信时间在第三阶段占据了训练过程的主导地位。团队实施了三类核心优化：

  1. 同步/并行化优化
  • 改进通信与计算流之间的细粒度同步
  • 重构参数收集和梯度reduce-scatter路径
  • 预计算Python获取与分区决策
  1. 通信/带宽优化
  • 批量处理allgather/reduce-scatter调用
  • 采用特殊数据交错方案确保传输准确性
  1. 内存效率提升
  • 使用预扁平化张量的集体操作变体
  • 初始化时参数分区碎片整理
  • 构建持久化张量的连续缓冲区

优化效果在RoBERTa模型训练中得到验证：在64 GPU上，10B参数模型单GPU算力从73提升至123万亿次，50B模型从89提升至154万亿次。这些改进已并入DeepSpeed代码库，显著降低了大规模语言模型的训练硬件门槛。

更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）
公众号二维码
外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

codeshare1135
关注
LLM系列(3)：探索大模型RLHF优化之道：DeepSpeed-Chat超快速入门，对齐训练精度提升一步到位
丨汀、的博客
05-01 673
LLM系列(3)：探索大模型RLHF优化之道：DeepSpeed-Chat超快速入门，对齐训练精度提升一步到位
深度学习笔记——模型训练工具（DeepSpeed、Accelerate）
haopinglianlian的博客
11-30 2027
本文详细介绍深度学习模型训练中常用的工具及其特点，包括DeepSpeed和Accelerate。
DeepSpeed ZeRO-3 超大模型分布式训练实战指南：参数/梯度/优化器三重分片全流程解析
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-27 2011
随着参数规模不断突破数十亿、上百亿乃至千亿，传统的数据并行（Data Parallel）和优化器级分片（ZeRO-2）已无法支撑超大模型的高效训练。 DeepSpeed ZeRO-3（Zero Redundancy Optimizer Stage 3）通过对参数、梯度、优化器状态进行三重细粒度分片， 实现了超大模型在有限GPU资源上的极限扩展，支撑了 GPT-3、BLOOM、OPT-175B 等大模型的工程落地。 本篇作为 DeepSpeed 系列第十篇，将系统讲解 ZeRO-3 的底层分片机制
DeepSpeed
热门推荐
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
05-15 9万+
DeepSpeed 汇集了张量、管道、专家和零并行等并行技术的创新，并将它们与高性能定制推理内核、通信优化和异构内存技术相结合，以前所未有的规模实现推理，同时实现无与伦比的延迟、吞吐量和性能。为了进一步提高推理效率，DeepSpeed 为研究人员和从业人员提供易于使用且组合灵活的压缩技术 来压缩他们的模型，同时提供更快的速度、更小的模型大小并显着降低的压缩成本。DeepSpeed 提供了系统创新的融合，使大规模深度学习训练变得有效、高效，大大提高了易用性，并在可能的规模方面重新定义了深度学习训练格局。
DeepSpeed ZeRO-Inference 深度实战指南：推理阶段参数分片与超大模型部署技术解析
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-27 1290
当大模型规模突破数十亿、上百亿参数时，即使在推理阶段，也难以在单张 GPU 中完整加载所有参数与缓存，传统推理架构面临严重的显存瓶颈和资源浪费问题。 DeepSpeed 推出的 ZeRO-Inference 技术，通过将推理时的参数和缓存智能分片到多个 GPU，极大地降低了单卡显存压力，实现了千亿参数量模型在有限资源下的高效推理落地。 本篇作为 DeepSpeed 系列第七篇，将以工程化实践为主线，系统解析 ZeRO-Inference 的核心机制、分片调度策略、推理流程变化，以及结合真实案例的性能
ZeRO优化减少显存占用
weixin_34581040的博客
11-23 622
ZeRO通过分片优化器状态、梯度和模型参数，显著降低大模型训练的显存占用。结合DeepSpeed框架，用户仅需简单配置即可实现高效分布式训练，支持在普通GPU集群上运行千亿甚至万亿参数模型，大幅提升资源利用率与训练性价比。
DeepSpeed ZeRO++：降低4倍网络通信，显著提高大模型及类ChatGPT模型训练效率
bigdatakenan的博客
04-15 1354
deepspeed zero++
【DeepSpeed】使用 DeepSpeed 进行模型训练加速
彬彬侠的博客
04-15 3648
使用 DeepSpeed进行训练加速通常包括以下几个步骤：安装 Deepspeed 并配置 PyTorch 环境。修改训练脚本，将模型、优化器与 Deepspeed 集成。使用 JSON 配置文件来指定训练参数和优化策略。启动训练并使用 Deepspeed 的分布式训练和混合精度训练功能。使用日志和性能监控工具进行训练优化。Deepspeed 提供了强大的加速功能，能够显著提高大规模模型的训练效率。通过精细的内存优化和分布式训练支持，Deepspeed 为深度学习模型的训练提供了出色的支持。
ZeRO & DeepSpeed：可以让训练模型拥有超过1000亿个参数的优化（微软）
yinizhilianlove的博客
02-13 1879
来源：AINLPer 微信公众号 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2020-2-12 论文获取方式： 1、官网地址下载：https://arxiv.org/abs/1910.02054 2、关注 AINLPer 回复: ZeRO 引言     人工智能的最新趋势是拥有更大的自然语言模型提供更好的准确性。但是，由于成本、时间和代码集成简单(没有对代码进行专门的优化)，这将...
DeepSpeed 三大核心模块拆解：ZeRO / Pipeline / Megatron Integration 全解析
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-27 983
DeepSpeed 之所以能够在大模型训练加速领域脱颖而出，核心在于其三大模块化加速技术：ZeRO 优化器、Pipeline 并行机制、以及对 Megatron-LM 系列大模型的原生集成支持。 本篇作为 DeepSpeed 系列第三篇，将以模块解构视角，详细讲解 ZeRO 的分级机制与资源优化逻辑、PipelineModule 的工程实现原理，以及 Megatron-DeepSpeed 集成模式，辅以关键源码片段与应用场景示例，帮助你全面掌握 DeepSpeed 内部核心引擎设计。
AI：DeepSpeed Chat(一款帮用户训练自己模型的工具且简单/低成本/快 RLHF 训练类ChatGPT高质量大模型)的简介、安装、使用方法之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-15 1万+
​ AI：DeepSpeed Chat(一款帮用户训练自己模型的工具且简单/低成本/快 RLHF 训练类ChatGPT高质量大模型)的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 DeepSpeed Chat的简介 DeepSpeed Chat的安装和使用方法 DeepSpeed Chat的使用方法 DeepSpeed Chat的简介 DeepSpeed-Chat的产生背景 ChatGPT 之类的模型席卷了 AI 世界，可以毫不夸张地说它对数字世界的影响是革命性的。这些模
一文讲明白大模型分布式逻辑（从GPU通信原语到Megatron、Deepspeed）
2401_88022375的博客
10-26 2279
一文讲明白大模型分布式逻辑（从GPU通信原语到Megatron、Deepspeed）
16.大模型分布式训练框架 Microsoft DeepSpeed
YPeng_Gao的博客
06-16 2315
DeepSpeed 是一个开源深度学习优化库，旨在提高大模型训练和运行效率，以支持数千亿~万亿参数的超大语言模型。
【AIGC】即梦omnihuaman-api调用实现
qq_44091004的博客
12-18 960
摘要：该项目是基于火山引擎即梦API的数字人视频生成Demo，支持图片+音频驱动生成数字人视频。核心功能包括AK/SK在线填写、图片/音频上传、主体检测与Mask选择、Prompt控制、视频生成与下载等。运行环境要求Python≥3.9和可公网访问的静态文件服务。项目提供了完整的配置指南和使用流程，适用于技术演示、API调用示例和二次开发基础。注意事项包括使用清晰正脸图像、控制音频时长等。项目开源地址已提供，并声明仅为API使用示例，效果以官方为准。
从工具使用者到创作工程师：AIGC创作流程优化的技术实践
2501_92440658的博客
12-18 688
第一步：收集和分析参考风格# 初始化风格管理器# 分析风格特征print(f"识别到风格特征: {style_features['key_characteristics']}")# 基于风格优化基础参数# 根据风格调整参数print(f"优化后的参数: {optimized_params}")可重复性：确保相同质量的输出可以重复获得可扩展性：能够处理从单张到大规模系列的创作需求可优化性：每个环节都可以基于数据进行持续优化可协作性：系统化流程便于团队协作和知识传递。
AIGC 商用实战派：集之互动用 “高可控” 接住品牌真需求
zhijieqianyan的博客
12-16 291
例如，一只鞋子在镜头移动中突然鞋带消失，或者原本设定的“清晨阳光”变成了“黄昏余晖”，这些对于通用模型来说是常见的“发挥”，但对于广告主来说却是绝对的“红线”。集之互动展现出的技术深度证明了：AI视频生成的未来，不属于那些只会“生成”的工具，而属于那些能够“控制”的平台。通过基于国家备案的自研“无垠大模型”与广告场景专属控制算法，集之互动成功破解了AI视频的“幻觉”难题，将“随机的艺术”变成了“可控的工业”。对于整个行业而言，这标志着AI视频技术终于跨过了商业化的门槛，迎来了真正的“实战时代”。
集之互动AIGC广告大片：以“高可控”技术重构品牌视觉想象
最新发布
zhijieqianyan的博客
12-19 312
无论是需要契合特定营销节点的主题广告，还是突出产品核心卖点的宣传大片，集之互动的技术底座都能提供稳定可靠的创作支持，让每一次生成都能贴合品牌的创作诉求，让每一帧画面都真正由品牌方掌控。针对通用AIGC技术普遍存在的“幻觉”问题，集之互动通过专项算法优化与大量行业数据训练，形成了有效的规避机制这种全方位的“高可控”能力，让生成的内容完全符合商业广告的生产标准，既保证了画质的高清质感，又确保了内容的合规性，彻底打破了品牌方对AI创意不可控的焦虑，让品牌能够全程主导广告创作方向，实现创意构想的落地。
告别“开盲盒”式创作，集之互动“高可控”AIGC创意视频
zhijieqianyan的博客
12-19 183
集之互动通过专项技术研发，对这一行业痛点进行了针对性破解。同时，通过对品牌核心价值、发展理念、产品卖点的深度解码，以及对目标受众的消费习惯、沟通语境、情感需求的细致分析，让AI生成的内容不仅仅是视觉层面的呈现，更能传递品牌的核心主张，引发目标受众的情感共鸣。集之互动的AIGC创意视频解决方案，并非局限于“单次合作、交付成片”的短期服务模式，而是致力于通过“服务+培训+定制系统”的全栈模式，为企业提供长期的赋能支持，帮助企业实现AI广告能力的内化，从“依赖外部合作”走向“自主生产”的可持续发展阶段。
Stable Diffusion AIGC 视觉设计实战教程之 06-提示词应用技巧
一只多仔。
12-15 1188
本文系统梳理 Stable Diffusion 正向与负向提示词撰写技巧，涵盖主体、动作、道具、环境、风格、构图、质量关键词七大要素，示范权重调节、模板保存、反推工具及无界 AI、Civitai、LiblibAI 等提示词资源站用法，帮助用户高效精准控制 AI 图像生成。
大规模深度学习优化：模型效率与精度的综合研究
研究者还分析了多种内存优化手段，例如梯度检查点（gradient checkpointing）、激活值压缩、模型卸载（offloading）至主机内存甚至磁盘，以及低精度训练（FP16、BF16、INT8等），这些技术能够在不牺牲太多精度的情况...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值