Zero Redundancy Optimizer（ZeRO）是一种内存优化技术，旨在解决大规模分布式深度学习中内存使用效率低下的问题。以下是关于ZeRO的一些关键点：

  1. ZeRO的起源和目的：

    • ZeRO是为了训练万亿级参数模型而开发的一种解决方案，它通过优化内存使用，显著提高了训练速度，并增加了可以高效训练的模型大小。

  2. ZeRO的工作原理：

    • ZeRO通过消除数据并行训练中的内存冗余来工作。在传统的数据并行训练中，每个GPU都独立地维护一组完整的模型参数，这导致内存效率低下。ZeRO通过将模型状态（包括参数、梯度和优化器状态）分散到多个GPU上，减少了每个计算节点上存储的冗余数据量，从而降低了内存占用。

  3. ZeRO的三个阶段：

    • ZeRO分为三个阶段，分别对应优化器状态（O）、梯度（G）和参数（P）的划分。每个GPU仅保存部分OPG，三个阶段逐级递增，从而逐步减少每个GPU上的内存消耗。
    • ZeRO-Stage1：优化器状态划分，每个进程仅存储、更新其对应分区的优化器状态。
    • ZeRO-Stage2：优化器状态+梯度划分，进一步减少每个设备上的内存量。
    • ZeRO-Stage3：优化器状态+梯度+参数划分，实现了最全面的内存优化。

  4. ZeRO的优势：

    • ZeRO能够训练超过100B参数的大型模型，并在400个GPU上实现了超线性加速，达到了15 Petaflops的吞吐量，这是对现有技术的一个8倍模型大小和10倍性能的提升。
    • ZeRO使得训练大型模型（如13B参数模型）成为可能，而不需要使用模型并行，这通常对科学家来说更难应用。

  5. ZeRO的实际应用：

    • 研究人员使用ZeRO系统突破创造了世界上最大的语言模型（Turing-NLG，17B参数），并打破了准确性记录。

  6. ZeRO与DeepSpeed：

    • ZeRO是DeepSpeed库的一部分，DeepSpeed是一个开源库，它通过提高规模、速度、成本和易用性，极大地推进了大型模型训练的能力。

ZeRO技术的出现，为训练超大规模模型提供了新的解决方案，使得在有限的硬件资源下训练更大的模型成为可能。