怎样理解全分片指数级并行 FSDP:解决单卡塞不下超大模型参数的终极方案
如何使用 PyTorch FSDP 解决超大模型单卡显存不足问题 随着大语言模型(LLM)的参数量突破百亿甚至万亿级别,传统的分布式训练方案(如DDP,数据并行)已经无法满足需求,因为DDP要求每张GPU都复制完整的模型权重、梯度和优化器状...
如何使用 PyTorch FSDP 解决超大模型单卡显存不足问题 随着大语言模型(LLM)的参数量突破百亿甚至万亿级别,传统的分布式训练方案(如DDP,数据并行)已经无法满足需求,因为DDP要求每张GPU都复制完整的模型权重、梯度和优化器状...
在构建大规模深度学习模型训练系统时,参数服务器(Parameter Server, PS)架构是一种常见的解决方案。它将模型参数的存储和更新集中在专用的PS节点上,而Worker节点(训练器)只负责计算梯度并发送给PS。PyTorch 提供...