Co je FSDP a jak se liší od DDP?
sobes.tech AI
Odpověď od AI
FSDP (Fully Sharded Data Parallel) a DDP (Distributed Data Parallel) jsou metody distribuovaného tréninku neuronových sítí, ale liší se ve správě paměti a komunikaci.
DDP je klasický přístup, při kterém každý proces (GPU) uchovává úplnou kopii modelu a po každé iteraci vyměňuje gradienty. Je snadné na implementaci, ale vyžaduje hodně paměti, protože model je duplikován na každém zařízení.
FSDP je pokročilejší metoda, která model rozdělí na shardované části a ty mezi procesy rozděluje. Každý proces uchovává pouze část parametrů a jejich gradientů, což výrazně snižuje spotřebu paměti. FSDP také efektivně skrývá latence komunikace, což umožňuje škálovat trénink na velmi velké modely.
Příklad: při tréninku obrovského modelu s miliardami parametrů se DDP nemusí vejít do paměti GPU, zatímco FSDP umožní rozdělit model na více zařízení, zachovat efektivitu tréninku a ušetřit paměť.