Qu'est-ce que FSDP et en quoi diffère-t-il de DDP?

FSDP (Fully Sharded Data Parallel) et DDP (Distributed Data Parallel) sont des méthodes d'apprentissage distribué des réseaux neuronaux, mais elles diffèrent dans la gestion de la mémoire et des communications.

DDP est une approche classique où chaque processus (GPU) conserve une copie complète du modèle et échange des gradients après chaque itération. C'est simple à mettre en œuvre, mais nécessite beaucoup de mémoire, car le modèle est dupliqué sur chaque appareil.

FSDP est une méthode plus avancée qui divise le modèle en parties fragmentées et les répartit entre les processus. Chaque processus ne conserve qu'une partie des paramètres et de leurs gradients, ce qui réduit considérablement la consommation de mémoire. FSDP masque également efficacement les latences de communication, permettant de faire évoluer l'apprentissage sur des modèles très grands.

Exemple : lors de l'entraînement d'un modèle énorme avec des milliards de paramètres, DDP peut ne pas tenir dans la mémoire GPU, tandis que FSDP permet de répartir le modèle sur plusieurs appareils, tout en maintenant l'efficacité de l'apprentissage et en économisant de la mémoire.