Какво е FSDP и как се различава от DDP?

FSDP (Fully Sharded Data Parallel) и DDP (Distributed Data Parallel) са методи за разпределено обучение на невронни мрежи, но се различават по начина на управление на паметта и комуникациите.

DDP е класически подход, при който всеки процес (GPU) държи пълна копие на модела и обменя градиенти след всяка итерация. Това е лесно за реализиране, но изисква много памет, тъй като моделът се дублира на всяко устройство.

FSDP е по-напреднал метод, който разделя модела на шарднати части и ги разпределя между процесите. Всеки процес държи само част от параметрите и техните градиенти, което значително намалява консумацията на памет. FSDP също ефективно скрива комуникационните закъснения, позволявайки мащабиране на обучението върху много големи модели.

Пример: при обучение на огромен модел с милиарди параметри, DDP може да не се побере в паметта на GPU, докато FSDP позволява разпределяне на модела върху няколко устройства, запазвайки ефективността и спестявайки памет.