რა არის FSDP (Fully Sharded Data Parallel)?
sobes.tech AI
პასუხი AI-სგან
Fully Sharded Data Parallel (FSDP) — դա նեյրոնային ցանցերի տարածված ուսուցման մեթոդ է, որի ժամանակ մոդելի պարամետրերը, գրադիենտները և օպտիմիզատորի վիճակները ամբողջությամբ բաժանվում են (շարդավորվում) բոլոր հասանելի GPU-ների միջև։ Տարբեր է ավանդական Data Parallel-ից, որտեղ յուրաքանչյուր GPU պահում է մոդելի ամբողջական պատճենը, FSDP-ը բաժանում է մոդելն մասերի և տարածում դրանց սարքավորումների միջև, ինչը զգալիորեն նվազեցնում է յուրաքանչյուր GPU-ի հիշողության պահանջները և թույլ է տալիս ուսուցանել շատ մեծ մոդելներ։
FSDP-ի հիմնական առավելությունները՝
- Հիշողության խնայողություն պարամետրերի և օպտիմիզատորի վիճակների բաժանման միջոցով։
- Հնարավորություն է տալիս ուսուցանել այն մոդելները, որոնք չեն տեղավորվում մեկ GPU-ի հիշողության մեջ։
- Հետազոտությունների և հաղորդակցությունների արդյունավետ բաժանում սարքավորումների միջև։
Ընդհանուր առմամբ, գործընթացը հետևյալն է. մոդելը բաժանվում է շերտերի կամ բլոկների, որոնցից յուրաքանչյուրը պահվում է առանձին GPU-ում։ Ուղիղ և հետադարձ անցումների ժամանակ, անհրաժեշտ տենցորները փոխանակվում են սարքավորումների միջև, և պարամետրերի թարմացումները կատարվում են տեղական մակարդակով յուրաքանչյուր շարդավորված հատվածում։
FSDP հաճախ օգտագործվում է ժամանակակից ֆրեյմվորկերում, ինչպիսիք են PyTorch-ը, մեծ մոդելների ուսուցումը մեծ GPU-ների կլաստերներում ընդլայնելու համար։