Что такое FSDP и как он отличается от DDP?

FSDP (Fully Sharded Data Parallel) и DDP (Distributed Data Parallel) — это методы распределённого обучения нейронных сетей, но они отличаются по способу управления памятью и коммуникациями.

DDP — классический подход, при котором каждый процесс (GPU) хранит полную копию модели и обменивается градиентами после каждой итерации. Это просто в реализации, но требует много памяти, так как модель дублируется на каждом устройстве.

FSDP — более продвинутый метод, который разбивает модель на шардированные части и распределяет их между процессами. Каждый процесс хранит только часть параметров и их градиентов, что значительно снижает потребление памяти. FSDP также эффективно скрывает коммуникационные задержки, позволяя масштабировать обучение на очень большие модели.

Пример: при обучении огромной модели с миллиардами параметров DDP может не поместиться в память GPU, а FSDP позволит распределить модель по нескольким устройствам, сохраняя эффективность обучения и экономя память.