FSDP nədir və DDP-dən necə fərqlənir?

FSDP (Tam Parçalanmış Veri Paralelliği) və DDP (Dağıtılmış Veri Paralelliği) neyron şəbəkələrinin paylanmış təlim üsullarıdır, lakin onlar yaddaş və kommunikasiya baxımından fərqlənirlər.

DDP — klassik yanaşmadır, burada hər proses (GPU) modelin tam nüsxəsini saxlayır və hər iterasiyadan sonra gradientləri paylaşır. Bu, həyata keçirilməsi asandır, lakin hər cihazda modelin təkrarlanması səbəbindən çox yaddaş tələb edir.

FSDP — daha inkişaf etmiş bir üsuldur, model parçalanmış hissələrə bölünür və proseslər arasında paylanır. Hər proses yalnız parametrlərin və onların gradientlərinin bir hissəsini saxlayır, bu da yaddaş istifadəsini əhəmiyyətli dərəcədə azaldır. FSDP həmçinin kommunikasiya gecikmələrini effektiv şəkildə gizlədir, bu da çox böyük modellərdə təlimi genişləndirməyə imkan verir.

Nümunə: milyardlarla parametrli böyük modeli təlim edərkən, DDP GPU yaddaşına sığmaya bilər, FSDP isə modeli bir neçə cihaz arasında paylamağa imkan verir, təlimin effektivliyini qoruyur və yaddaşı qənaət edir.