Was ist FSDP und wie unterscheidet es sich von DDP?

FSDP (Fully Sharded Data Parallel) und DDP (Distributed Data Parallel) sind Methoden des verteilten Trainings neuronaler Netze, unterscheiden sich jedoch in der Speicherverwaltung und Kommunikation.

DDP ist ein klassischer Ansatz, bei dem jeder Prozess (GPU) eine vollständige Kopie des Modells hält und nach jeder Iteration Gradienten austauscht. Es ist einfach umzusetzen, erfordert jedoch viel Speicher, da das Modell auf jedem Gerät dupliziert wird.

FSDP ist eine fortschrittlichere Methode, die das Modell in shardierte Teile aufteilt und diese zwischen Prozessen verteilt. Jeder Prozess speichert nur einen Teil der Parameter und ihrer Gradienten, was den Speicherverbrauch erheblich reduziert. FSDP verbirgt auch effektiv Kommunikationsverzögerungen, was das Skalieren des Trainings auf sehr große Modelle ermöglicht.

Beispiel: Beim Training eines riesigen Modells mit Milliarden von Parametern passt DDP möglicherweise nicht in den GPU-Speicher, während FSDP das Modell auf mehrere Geräte verteilen kann, wobei die Effizienz des Trainings erhalten bleibt und Speicher gespart wird.