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【NLP高频面题 - 分布式训练】ZeRO1、ZeRO2、ZeRO3分别做了哪些优化？

news 文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_44025655/article/details/144040687 2025/1/11 12:37:33

【NLP高频面题 - 分布式训练】ZeRO1、ZeRO2、ZeRO3分别做了哪些优化？

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ZeRO被分为了三个级别：

ZeRO1：对优化器状态进行拆分。显存消耗减少 4 倍，通信量与数据并行相同。
ZeRO2：在ZeRO1的基础上，对梯度进行拆分。显存消耗减少 8 倍，通信量与数据并行相同。
ZeRO3：在ZeRO2的基础上，对模型参数进行拆分。模型占用的显存被平均分配到每个 GPU 中，显存消耗量与数据并行的并行度成线性反比关系，但通信量会有些许增加。

论文中给出了三个阶段的显存消耗分布情况：

ZeRO1

模型训练中，正向传播和反向传播并不会用到优化器状态，只有在梯度更新的时候才会使用梯度和优化器状态计算新参数。因此每个进程单独使用一段优化器状态，对各自进程的参数更新完之后，再把各个进程的模型参数合并形成完整的模型。

假设我们有 𝑁𝑑 个并行的进程，ZeRO-1 会将完整优化器的状态等分成 𝑁𝑑 份并储存在各个进程中。当反向传播完成之后，每个进程的优化器会对自己储存的优化器状态（包括Momentum、Variance 与 FP32 Master Parameters）进行计算与更新。更新过后的Partitioned FP32 Master Parameters会通过All-gather传回到各个进程中。完成一次完整的参数更新。

通过 ZeRO-1 对优化器状态的分段化储存，7.5B 参数量的模型内存占用将由原始数据并行下的 120GB 缩减到 31.4GB。

ZeRO2

第二阶段中对梯度进行了拆分，在一个Layer的梯度都被计算出来后：梯度通过All-reduce进行聚合，聚合后的梯度只会被某一个进程用来更新参数，因此其它进程上的这段梯度不再被需要，可以立马释放掉。

通过 ZeRO-2 对梯度和优化器状态的分段化储存，7.5B 参数量的模型内存占用将由 ZeRO-1 中 31.4GB 进一步下降到 16.6GB。

ZeRO3

第三阶段就是对模型参数进行分割。在ZeRO3中，模型的每一层都被切片，每个进程存储权重张量的一部分。在前向和后向传播过程中（每个进程仍然看到不同的微批次数据），不同的进程交换它们所拥有的部分（按需进行参数通信），并计算激活函数和梯度。

初始化的时候。ZeRO3将一个模型中每个子层中的参数分片放到不同进程中，训练过程中，每个进程进行正常的正向/反向传播，然后通过All-gather进行汇总，构建成完整的模型。

ZeRO1

ZeRO2

ZeRO3

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