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【大模型训练】zero1 与zero2

news 2025/11/2 13:03:59

它在ZeRO-1的基础上增加了梯度分区（Gradient Partitioning, P_g）。其核心思想是用Reduce-Scatter替代All-Reduce，确保每个GPU只收到它需要的梯度分区，从而实现显存和通信的双重优化。什么意思，举例说明

好的，我们来用一个非常直观的例子来详细解释这句话的含义，特别是显存和通信的双重优化。

“它在ZeRO-1的基础上增加了梯度分区（Gradient Partitioning, P_g）。其核心思想是用Reduce-Scatter替代All-Reduce，确保每个GPU只收到它需要的梯度分区，从而实现显存和通信的双重优化。”

GPU数量: 4个 (GPU 0, 1, 2, 3)
总梯度: 假设我们有一个巨大的、扁平化的梯度张量 G_full，它有 400MB。
分区: 每个 GPU 负责更新其中 100MB 的参数，因此也只需要 100MB 的梯度。
- GPU 0 需要 G_part_0 (前100MB)
- GPU 1 需要 G_part_1 (第二个100MB)
- GPU 2 需要 G_part_2 (第三个100MB)
- GPU 3 需要 G_part_3 (最后100MB)
backward()之后: 每个 GPU 都计算出了一个基于本地数据的、完整的、400MB 的梯度。我们称之为 g0, g1, g2, g3。
目标: 计算全局平均梯度 G_avg = (g0 + g1 + g2 + g3) / 4，并将正确的分区发送给对应的 GPU。

All-Reduce 操作可以被看作是两步的结合：Reduce + Broadcast。

All-Reduce 结束后的状态:

ZeRO-1 的问题:

显存浪费: GPU 0 只需要前 100MB 的梯度来更新参数，但它却被迫在显存中存储了完整的 400MB 梯度。浪费了 300MB 的显存。
通信浪费: Broadcast 阶段向 GPU 0 发送了完整的 400MB 数据，但其中 300MB 是它根本用不上的。通信带宽被浪费在了传输这些“无用”数据上。

Reduce-Scatter 操作非常聪明，它将 Reduce 和 Scatter (散发，一种定向广播) 结合在一起，省去了中间那个完整的广播步骤。

所有 GPU 将它们的本地梯度 (g0, g1, g2, g3) 发送出去。
通信系统在后台进行求和，得到临时的 G_sum。
关键区别: 系统不会将完整的 G_sum 广播回去。相反，它会立即切分 G_sum，并只将每个 GPU 需要的那一部分发送给它。
- 将 G_sum 的前 100MB (G_part_0) 发送给 GPU 0。
- 将 G_sum 的第二个 100MB (G_part_1) 发送给 GPU 1。
- … 以此类推。
通信量: 从每个 GPU 的角度看，它发送了 400MB，但只接收了 100MB。总通信量大约与一个 Reduce 操作相当，比 All-Reduce 几乎少了一半。

Reduce-Scatter 结束后的状态:

ZeRO-2 的优势 (双重优化):

显存优化:
- 在梯度同步完成后，GPU 0 的显存中只需要存储 100MB 的梯度分区，而不是像 ZeRO-1 那样存储完整的 400MB。
- 直接节省了 300MB 的梯度存储显存。
通信优化:
- Reduce-Scatter 的总通信量大约是 All-Reduce 的一半。因为它省去了向所有 GPU 广播完整梯度张量的步骤。
- 网络带宽被更有效地利用，只传输每个 GPU “真正需要” 的数据。

想象一个四人小组合作写一本书，书有四章。每个人都写了所有四章的草稿。

All-Reduce (ZeRO-1 的方式):
1. 收集和合并 (Reduce): 四个人把他们各自写的四章草稿全部交给一个编辑。编辑把所有版本合并，形成一本包含四章最终稿的书。
2. 复印和分发 (Broadcast): 编辑把这本完整的、包含四章最终稿的书，复印四份，然后每人发一本完整的。
3. 问题: 张三只需要负责校对第一章，但他却收到了一整本书，浪费了纸张（显存），也浪费了分发时的时间和精力（通信带宽）。
Reduce-Scatter (ZeRO-2 的方式):
1. 收集、合并和分拆 (Reduce-Scatter): 四个人还是把所有草稿都交给编辑。编辑合并成最终稿后，他没有复印整本书。
2. 相反，他把书拆开，只把第一章发给张三，第二章发给李四…
3. 优势: 张三只收到了他需要的第一章，不浪费纸张（显存优化）。编辑在分发时也只递送了必要的章节，节省了时间和精力（通信优化）。