FSDP nima va u DDP dan qanday farq qiladi?

FSDP (Fully Sharded Data Parallel) va DDP (Distributed Data Parallel) neyron tarmoqlarining taqsimlangan o‘qitish usullari bo‘lib, ular xotira va aloqa usullari bo‘yicha farq qiladi.

DDP — klassik yondashuv bo‘lib, har bir jarayon (GPU) modelning to‘liq nusxasini saqlaydi va har bir iteratsiyadan so‘ng gradientlarni almashadi. Bu amalga oshirish uchun oson, ammo har bir qurilmada model takrorlanishi sababli juda ko‘p xotira talab qiladi.

FSDP — yanada ilg‘or usul bo‘lib, modelni shardlangan qismlarga bo‘lib, ularni jarayonlar o‘rtasida taqsimlaydi. Har bir jarayon faqat parametrlar va ularning gradientlarining bir qismini saqlaydi, bu esa xotira iste'molini sezilarli darajada kamaytiradi. FSDP shuningdek, aloqa kechikishlarini samarali yashiradi, bu esa juda katta modellarda o‘qitishni kengaytirishga imkon beradi.

Misol: milliardlab parametrli katta modelni o‘qitishda, DDP GPU xotirasiga sig‘masligi mumkin, FSDP esa modelni bir nechta qurilmalarga taqsimlash imkonini beradi, o‘qitish samaradorligini saqlab qoladi va xotirani tejaydi.