FSDP (Fully Sharded Data Parallel) чист?
sobes.tech AI
Ҷавоб аз AI
Fully Sharded Data Parallel (FSDP) — бу, нейрон тармоқларини тарқатилган ўқитиш усули бўлиб, унда модел параметрлари, градиентлар ва оптимизатор ҳолатлари тўлиқ бўлиб, мавжуд бўлган барча GPU орасида shard (бўлинган) бўлади. Анъанавий Data Parallelдан фарқли ўлароқ, ҳар бир GPU моделнинг тўлиқ нусхасини сақламай, уни қисмларга бўлиб, ускуналар орасида тарқатади, бу ҳар бир GPUда ёдгорлик талабларини сезиларли даражада камайтиради ва жуда катта моделларни ўқитиш имконини беради.
FSDPнинг асосий афзаллиги:
- Параметрлар ва оптимизатор ҳолатларини shard қилиш орқали ёдгорликни тежаш.
- Бир GPU ёдгорлигига сигмайдиган моделларни ўқитиш.
- Ускуналар орасида ҳисоблаш ва алоқа самарали тақсимоти.
Жараён одатда шундай ишлайди: модел қаватларга ёки блокларга бўлинади, ҳар бири алоҳида GPUда сақланади. Тўғридан ва орқа ўтишда, зарур тенсорлар ускуналар орасида алмашилади, ва параметрларни янгилашлар ҳар бир shardланган қисмда маҳаллий амалга оширилади.
FSDP кўпинча PyTorch каби замонавий фреймворкларда ишлатилади ва катта моделларни кўп GPUли кластерларда масштаблаш учун қўлланилади.