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FSDP（Fully Sharded Data Parallel）全分片数据并行详解

news 2025/11/3 6:36:03

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FSDP（Fully Sharded Data Parallel）是 PyTorch 官方实现的一种数据并行训练技术，专为大规模模型训练设计。它通过将模型参数、梯度及优化器状态分片到多个 GPU 上，显著降低了单个 GPU 的显存占用，从而支持用更少的 GPU 训练更大的模型。FSDP 的设计深受微软 ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) 技术启发，并通过重叠通信与计算来提升训练效率。目前，FSDP 已集成于 PyTorch 中，成为训练大语言模型（如 Llama 2 70B）的重要工具之一。

🔍 1. 背景与动机

1.1 大规模模型训练的挑战

随着模型参数规模从亿级迈向万亿级（例如 GPT-3 拥有 1750 亿参数），传统的数据并行（DDP） 方法面临显存瓶颈：每个 GPU 需要存储完整的模型副本、优化器状态和梯度，导致单卡显存无法容纳。例如，一个 175B 的模型，仅参数（FP32）就需约 700 GB 显存，这远超了当前单个 GPU 的容量。

1.2 FSDP 的解决方案

FSDP 通过全参数分片来解决这一难题：

分片策略：将模型参数、梯度、优化器状态均匀分片到所有 GPU，每个 GPU 仅存储其中一部分。
通信机制：在前向和反向传播时，按需通过 All-Gather 通信恢复完整参数，计算完成后立即丢弃非本地分片，释放显存。
内存优化：这种策略使得 FSDP 的显存占用显著低于 DDP，逼近 GPU 数量的线性降低。

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🧠 2. FSDP 的核心原理

2.1 基本工作流程

FSDP 的训练流程可以概括为以下步骤：

模型分片：在初始化时，将模型的每一层（或子模块）的参数扁平化并切分到所有 GPU 上。
前向传播：
- 对当前层，通过 All-Gather 通信从所有 GPU 收集该层的完整参数。
- 执行前向计算。
- 丢弃从其他 GPU 收集来的参数分片，仅保留本地分片。
反向传播：
- 再次通过 All-Gather 恢复该层的完整参数。
- 计算梯度。
- 使用 Reduce-Scatter 通信对梯度进行全局同步和分片：每个 GPU 得到一部分梯度的平均值。
- 丢弃完整参数。
优化器步骤：每个 GPU 使用本地的梯度分片和优化器状态分片，更新其负责的参数分片。

2.2 与 DDP 和 ZeRO 的对比

为了更直观地理解 FSDP 的特性，可以参考下表与 DDP 及 ZeRO 的对比：

特性	DDP (数据并行)	ZeRO-3 (微软)	FSDP (PyTorch)
参数存储	每个 GPU 存储完整副本	参数、梯度、优化器状态全分片	同 ZeRO-3，分片策略可配置
通信操作	All-Reduce (梯度)	Reduce-Scatter + All-Gather	同 ZeRO-3
显存效率	较低	高	高
集成度	PyTorch 原生	DeepSpeed 库	PyTorch 原生

FSDP 可以看作是 ZeRO-3 在 PyTorch 生态中的官方实现，但提供了更灵活的分片策略和与 PyTorch 组件更深的集成。

⚙️ 3. FSDP 的关键技术

3.1 分片策略

FSDP 提供了多种分片策略，以适应不同的训练场景和模型结构：

FULL_SHARD：默认模式。对参数、梯度、优化器状态都进行分片。显存节省最多，通信量也最大。
SHARD_GRAD_OP：仅分片梯度和优化器状态，参数在训练过程中完整保存在每个GPU上。类似于 ZeRO-2。
NO_SHARD：不对参数进行分片，其行为类似于传统的 DDP，但依然利用了 FSDP 的其他优化。

3.2 自动包装

手动将模型的所有层用 FSDP 封装会很繁琐。FSDP 支持自动包装，可以根据策略（例如根据层的大小或类型）自动将模型的子模块转换为 FSDP 单元。

from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
from torch.distributed.fsdp.wrap import size_based_auto_wrap_policy# 基于层参数大小的自动包装策略
# 此策略会递归地将模型中参数量达到一定阈值的子模块包装成独立的FSDP单元
auto_wrap_policy = size_based_auto_wrap_policy(min_params=100000)
model = FSDP(model, auto_wrap_policy=auto_wrap_policy)

3.3 通信与计算重叠

FSDP 通过预取机制来优化性能，将通信操作（All-Gather）与计算操作重叠，以隐藏通信延迟：

BACKWARD_PREFETCH：在反向传播中，预取下一层所需的参数。
FORWARD_PREFETCH：在前向传播中，预取下一层所需的参数。

3.4 混合精度训练

FSDP 支持混合精度训练，可以在保持部分计算为较低精度（如 BF16/FP16）以提升速度的同时，在优化器步骤中使用 FP32 以保证稳定性。

from torch.distributed.fsdp import MixedPrecision# 配置混合精度
mixed_precision = MixedPrecision(param_dtype=torch.bfloat16,  # 前向计算时参数精度reduce_dtype=torch.float32   # 梯度通信和规约时精度
)
model = FSDP(model, mixed_precision=mixed_precision)

3.5 CPU 卸载

在资源极度受限的场景下，FSDP 可以配置为将优化器状态、梯度甚至参数卸载到 CPU 内存，进一步节省 GPU 显存。

from torch.distributed.fsdp import CPUOffload# 将优化器状态卸载到CPU
cpu_offload = CPUOffload(offload_params=True)
model = FSDP(model, cpu_offload=cpu_offload)