Wat is FSDP en hoe verschilt het van DDP?

FSDP (Fully Sharded Data Parallel) en DDP (Distributed Data Parallel) zijn methoden voor gedistribueerde training van neurale netwerken, maar ze verschillen in geheugenbeheer en communicatie.

DDP is een klassieke aanpak waarbij elk proces (GPU) een volledige kopie van het model bewaart en na elke iteratie gradiënten uitwisselt. Het is eenvoudig te implementeren, maar vereist veel geheugen omdat het model op elk apparaat wordt gedupliceerd.

FSDP is een meer geavanceerde methode die het model opsplitst in shard-onderdelen en deze tussen processen verdeelt. Elk proces bewaart slechts een deel van de parameters en hun gradiënten, wat het geheugengebruik aanzienlijk vermindert. FSDP verbergt ook effectief communicatievertragingen, waardoor het trainen op zeer grote modellen mogelijk wordt.

Voorbeeld: bij het trainen van een enorm model met miljarden parameters, past DDP mogelijk niet in het GPU-geheugen, terwijl FSDP het model over meerdere apparaten kan verdelen, de efficiëntie van de training behoudt en geheugen bespaart.