Šta je FSDP i kako se razlikuje od DDP?
sobes.tech АИ
Одговор од АИ
FSDP (Fully Sharded Data Parallel) i DDP (Distributed Data Parallel) su metode distribuiranog treniranja neuronskih mreža, ali se razlikuju u načinu upravljanja memorijom i komunikacijama.
DDP je klasičan pristup gde svaki proces (GPU) čuva potpunu kopiju modela i razmenjuje gradijente nakon svake iteracije. Lako je za implementaciju, ali zahteva mnogo memorije jer se model duplira na svakoj uređaju.
FSDP je naprednija metoda koja model deli na shardovane delove i ih raspoređuje između procesa. Svaki proces čuva samo deo parametara i njihovih gradijenata, što značajno smanjuje potrošnju memorije. FSDP takođe efikasno skriva komunikacione kašnjenja, omogućavajući skaliranje treninga na veoma velike modele.
Primer: prilikom treniranja ogromnog modela sa milijardama parametara, DDP možda neće stati u memoriju GPU-a, dok FSDP omogućava raspoređivanje modela na više uređaja, održavajući efikasnost treninga i štedeći memoriju.