22.6 单卡A100驯服30亿参数模型！DeepSpeed ZeRO-3实战显存优化指南

单卡A100驯服30亿参数模型！DeepSpeed ZeRO-3实战显存优化指南

实战：ZeRO-3 单机单卡训练 T5-3B

一、技术背景与挑战

在单张 NVIDIA A100 80GB GPU 上训练参数量达 30 亿的 T5-3B 模型时，常规训练方法会面临两个致命问题：

1. 显存爆炸：模型权重（FP32）占用约 12GB，优化器状态（AdamW）需要 48GB，梯度占用 12GB，总需求超过 72GB
2. 计算效率低下：传统数据并行无法充分利用 GPU 显存带宽

DeepSpeed 的 ZeRO-3（Zero Redundancy Optimizer Stage 3）通过三阶段优化策略完美解决这些问题：