Čo je FSDP a ako sa líši od DDP?
sobes.tech AI
Odpoveď od AI
FSDP (Fully Sharded Data Parallel) a DDP (Distributed Data Parallel) sú metódy distribuovaného tréningu neurónových sietí, ale líšia sa v správe pamäte a komunikácií.
DDP je klasický prístup, pri ktorom každý proces (GPU) uchováva úplnú kópiu modelu a po každej iterácii vymieňa gradienty. Je jednoduché na implementáciu, ale vyžaduje veľa pamäte, pretože model je duplikovaný na každom zariadení.
FSDP je pokročilejšia metóda, ktorá model rozdelí na shardované časti a tieto medzi procesmi rozdeľuje. Každý proces uchováva iba časť parametrov a ich gradientov, čo výrazne znižuje spotrebu pamäte. FSDP tiež efektívne skrýva latencie komunikácie, čo umožňuje škálovať tréning na veľmi veľké modely.
Príklad: pri tréningu obrovského modelu s miliardami parametrov sa DDP nemusí zmestiť do pamäte GPU, zatiaľ čo FSDP umožní rozdelenie modelu na viac zariadení, zachovať efektivitu tréningu a ušetriť pamäť.