Cos'è FSDP e come si differenzia da DDP?

FSDP (Fully Sharded Data Parallel) e DDP (Distributed Data Parallel) sono metodi di addestramento distribuito di reti neurali, ma differiscono nella gestione della memoria e nelle comunicazioni.

DDP è un approccio classico in cui ogni processo (GPU) mantiene una copia completa del modello e scambia i gradienti dopo ogni iterazione. È facile da implementare, ma richiede molta memoria, poiché il modello viene duplicato su ogni dispositivo.

FSDP è un metodo più avanzato che divide il modello in parti shardate e le distribuisce tra i processi. Ogni processo conserva solo una parte dei parametri e dei loro gradienti, riducendo significativamente il consumo di memoria. FSDP nasconde anche efficacemente le latenze di comunicazione, consentendo di scalare l'addestramento a modelli molto grandi.

Esempio: addestrando un modello enorme con miliardi di parametri, DDP potrebbe non entrare nella memoria GPU, mentre FSDP permette di distribuire il modello su più dispositivi, mantenendo l'efficienza dell'addestramento e risparmiando memoria.