Mi az az FSDP, és miben különbözik a DDP-től?

FSDP (Fully Sharded Data Parallel) és DDP (Distributed Data Parallel) neuronhálózatok elosztott tanulási módszerek, de különböznek a memória kezelésében és kommunikációban.

DDP egy klasszikus megközelítés, ahol minden folyamat (GPU) teljes másolatot tart a modellből, és minden iteráció után cseréli a gradiens értékeket. Egyszerű megvalósítani, de sok memóriát igényel, mivel a modell minden eszközön duplikálódik.

FSDP egy fejlettebb módszer, amely a modellt shardolt részekre bontja, és ezeket osztja szét a folyamatok között. Minden folyamat csak a paraméterek és azok gradiensének egy részét tartja, ami jelentősen csökkenti a memóriahasználatot. A FSDP hatékonyan elrejti a kommunikáció késleltetéseit, lehetővé téve nagyon nagy modellek skálázását.

Példa: egy milliárd paraméteres hatalmas modell tanításakor a DDP nem férhet bele a GPU memóriába, míg a FSDP lehetővé teszi a modell több eszközre való elosztását, megőrizve a tanulás hatékonyságát és megtakarítva memóriát.