Transformer——Q147 分析ZeRO优化器的内存节省量化模型

最新推荐文章于 2025-12-02 09:09:15 发布

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#transformer #深度学习 #人工智能 #训练与优化 #分布式训练

该问题归类到Transformer架构问题集——训练与优化——分布式训练。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。

1. 问题背景或来源

在深度学习领域，尤其是大语言模型（LLM）的训练过程中，模型参数规模呈爆炸式增长。从 GPT-3 的 1750 亿参数，到 GPT-4、PaLM 等更为庞大的模型，如此巨量的参数对计算设备的内存提出了极高要求。以 GPT-3 为例，若采用 FP32 格式存储其参数，仅模型参数就需约 700GB 内存，而当前主流的 GPU 设备，如 NVIDIA A100，内存容量仅为 80GB，远远无法满足单卡训练的需求。

传统的训练方式，如数据并行，虽然可以通过多卡并行来处理大规模数据，但随着模型规模的扩大，每卡需要存储完整的模型参数、优化器状态以及中间激活值，导致内存占用急剧增加。当模型参数和中间计算结果超出设备内存容量时，训练过程就会因内存不足而中断。因此，如何在有限的内存资源下训练超大规模模型，成为深度学习领域亟待解决的关键问题。

ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）优化器正是为解决这一问题而诞生的。它通过对模型参数、优化器状态和梯度进行分片存储与计算，打破了传统训练方式的内存限制，极大地提升了内存使用效率，使得在普通计算集群上训练超大规模模型成为可能。

2. 技术原理或数学理论的解析

2.1 ZeRO 优化器的核心技术

ZeRO 优化器主要通过三个阶段（ZeRO - Stage1、ZeRO - Stage2、ZeRO - Stage3）来实现内存节省，每个阶段在内存优化和通信开销之间进行不同的权衡。

ZeRO - Stage1：梯度分片

在传统的数据并行训练中，每个计算节点都保存完整的梯度信息。而在 ZeRO - Stage1 中，梯度被均匀地分片存储在不同的节点上。假设共有 N 个计算节点，模型的总梯度为 $\nabla\theta$ ，那么每个节点仅存储 $\frac{1}{N}$ 的梯度信息。在参数更新时，各节点通过 All - Reduce 操作聚合梯度，再进行参数更新。