Ce este FSDP și cum se diferențiază de DDP?

FSDP (Fully Sharded Data Parallel) și DDP (Distributed Data Parallel) sunt metode de antrenament distribuit al rețelelor neuronale, dar diferă în gestionarea memoriei și comunicații.

DDP este o abordare clasică în care fiecare proces (GPU) păstrează o copie completă a modelului și schimbă gradientii după fiecare iterație. Este ușor de implementat, dar necesită multă memorie, deoarece modelul este duplicat pe fiecare dispozitiv.

FSDP este o metodă mai avansată care împarte modelul în părți shardate și le distribuie între procese. Fiecare proces păstrează doar o parte din parametri și gradienti, reducând semnificativ consumul de memorie. FSDP ascunde, de asemenea, eficient întârzierile de comunicare, permițând scalarea antrenamentului pe modele foarte mari.

Exemplu: la antrenarea unui model uriaș cu miliarde de parametri, DDP s-ar putea să nu încapă în memoria GPU, în timp ce FSDP permite distribuirea modelului pe mai multe dispozitive, menținând eficiența antrenamentului și economisind memorie.