FSDP（Fully Sharded Data Parallel）是一种数据并行技术，最早在2021年由FairScale-FSDP提出，并在PyTorch 1.11版本中被集成。FSDP可以看作是微软DeepSpeed框架中提出的ZERO算法的ZERO-3级别的实现。以下是FSDP的一些关键特点：

  1. 模型参数分片：FSDP通过对模型参数、梯度和优化器状态进行分片处理，使得每个GPU只存储部分参数信息，从而减少单个GPU的内存占用。

  2. 减少内存占用：FSDP使得训练更大的模型成为可能，因为它允许更大的模型或批量大小适配GPU容量，减少内存需求。

  3. 通信开销：虽然FSDP带来的问题是增加了process/worker节点之间的通信开销，但可以通过在PyTorch内部进行优化来降低通信代价，例如通过重叠通信和计算来减少网络开销。

  4. 与DDP的区别：传统的数据并行（DDP）在每个GPU上保存整个模型的参数、梯度和优化器状态，而FSDP则将这些信息分片，每个GPU只保存部分信息。

  5. 实现方式：FSDP的实现涉及到将DDP中的all-reduce操作拆解为reduce-scatter和all-gather操作，以实现参数的分片处理。

  6. 性能：实验表明，FSDP能够实现与分布式数据并行相当的性能，并为更大的模型提供近线性可扩展性的支持。

  7. 易用性：FSDP提供了易用的API，可以非常方便地解决大模型分布式训练的难题。

  8. 与DeepSpeed ZeRO-DP的比较：FSDP受启发于DeepSpeed ZeRO-DP，并进行了进一步的延申和拓展。FSDP包括了NO_SGARD（等效于DDP）、SHARD_GRAD_OP（对标ZeRO2）和FULL_SHARD（对标ZeRO3）等分片策略。

FSDP是一种高效的大规模模型训练解决方案，它通过分片模型参数和优化器状态，提高了内存利用效率和扩展能力，使得在资源有限的情况下训练超大模型成为可能。