FSDP (Fully Sharded Data Parallel) эмне?

Fully Sharded Data Parallel (FSDP) — бу, нейрон тармактарды бөлүштүрүлгөн окутуу ыкмасы болуп саналат, анда моделдин параметрлери, градиенттери жана оптимизатор абалы толугу менен бардык жеткиликтүү GPU'лар арасында shard (бөлүнгөн) болот. Традициялык Data Parallel'дан айырмаланып, анда ар бир GPU моделдин толук көчүрмөсүн сактабай, аны бөлүктөргө бөлүп, түзмөктөр арасында тарата тургандыктан, ар бир GPUда эс тутум талаптарын кыйла азайтат жана өтө чоң моделдерди окутууга мүмкүндүк берет.

FSDPнин негизги артыкчылыктары:

• Параметрлер жана оптимизатор абалдарын shard кылуу аркылуу эс тутумду үнөмдөө.
• Бир GPU эс тутумуна сыйбаган моделдерди окутуу мүмкүнчүлүгү.
• Түзмөктөр ортосунда эсептөөлөрдү жана байланыштарды эффективдүү бөлүштүрүү.

Процесс адатта мындайча иштейт: модел катмарларга же блокторго бөлүнөт, алардын ар бири өзүнчө GPUда сакталат. Түз жана артка өтүү учурунда, зарыл болгон тенсорлор түзмөктөр ортосунда алмашылат, жана параметрлердин жаңыртуулары ар бир shard бөлүгүндө жергиликтүү түрдө жүргүзүлөт.

FSDP көбүнчө PyTorch сыяктуу заманбап рамкаларда колдонулат жана көп GPUлүү кластерлерде чоң моделдердин окутулушун масштабдоо үчүн пайдаланылады.