Czym jest FSDP i jak różni się od DDP?

FSDP (Fully Sharded Data Parallel) i DDP (Distributed Data Parallel) to metody rozproszonego uczenia sieci neuronowych, ale różnią się pod względem zarządzania pamięcią i komunikacji.

DDP to klasyczne podejście, w którym każdy proces (GPU) przechowuje pełną kopię modelu i wymienia gradienty po każdej iteracji. Jest to proste w implementacji, ale wymaga dużo pamięci, ponieważ model jest duplikowany na każdym urządzeniu.

FSDP to bardziej zaawansowana metoda, która dzieli model na shardowane części i rozdziela je między procesy. Każdy proces przechowuje tylko część parametrów i ich gradientów, co znacznie zmniejsza zużycie pamięci. FSDP skutecznie ukrywa opóźnienia komunikacji, umożliwiając skalowanie treningu na bardzo duże modele.

Przykład: podczas trenowania ogromnego modelu z miliardami parametrów, DDP może nie zmieścić się w pamięci GPU, podczas gdy FSDP pozwala rozdzielić model na kilka urządzeń, zachowując efektywność treningu i oszczędzając pamięć.