FSDP чист ва чӣ гуна аз DDP фарқ мекунад?

FSDP (Fully Sharded Data Parallel) ва DDP (Distributed Data Parallel) — это ысулҳои тақсимшудаи омӯзиши шабакаҳои нейронӣ, аммо онҳо дар идоракунии хотира ва алоқаҳо фарқ мекунанд.

DDP — муносибати классикӣ, ки дар он ҳар раванд (GPU) нусхаи пурраи моделиро нигоҳ медорад ва пас аз ҳар такрор градиентҳоро мубодила мекунад. Ин осон аст дар иҷро кардан, аммо ба хотираи зиёд ниёз дорад, зеро модел дар ҳар дастгоҳ такрор мешавад.

FSDP — усули пешрафтаест, ки моделро ба қисмҳои шардшуда тақсим мекунад ва онҳоро байни равандҳо тақсим мекунад. Ҳар раванд танҳо қисми параметрҳо ва градиентҳои онҳоро нигоҳ медорад, ки ин истеъмоли хотираро ба таври назаррас кам мекунад. FSDP инчунин дар пинҳон кардани таъхирҳои алоқа муассир аст, ки имкон медиҳад омӯзишро ба моделҳои хеле калон васеъ кунад.

Масалан: дар омӯзиши модели бузурги бо миллиардҳо параметрҳо, DDP метавонад дар хотираи GPU ҷой нагирӣ кунад, дар ҳоле ки FSDP имкон медиҳад моделро ба чанд дастгоҳ тақсим кунад, самаранокии омӯзишро нигоҳ дорад ва хотираро сарфа кунад.