Что такое FSDP (Fully Sharded Data Parallel)?

Fully Sharded Data Parallel (FSDP) — это метод распределённого обучения нейросетей, при котором параметры модели, градиенты и оптимизаторские состояния полностью шардируются (разбиваются) между всеми доступными GPU. В отличие от традиционного Data Parallel, где каждый GPU хранит полную копию модели, FSDP разбивает модель на части и распределяет их по устройствам, что значительно снижает требования к памяти на каждом GPU и позволяет обучать очень большие модели.

Основные преимущества FSDP:

• Экономия памяти за счёт шардирования параметров и состояний оптимизатора.
• Возможность обучения моделей, которые не помещаются в память одного GPU.
• Эффективное распределение вычислений и коммуникаций между устройствами.

Примерно процесс выглядит так: модель разбивается на слои или блоки, каждый из которых хранится на отдельном GPU. Во время прямого и обратного прохода происходит обмен необходимыми тензорами между устройствами, а обновления параметров выполняются локально на каждом шардированном фрагменте.

FSDP часто используется в современных фреймворках, таких как PyTorch, для масштабирования обучения больших моделей на кластерах с множеством GPU.