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DeepSpeed实战：从单卡38GB到多卡12GB的显存优化全解析

当单卡GPU无法承载大模型训练时，DeepSpeed的ZeRO-3技术通过参数、梯度和优化器状态的分布式存储，将显存需求压缩至原来的1/10。本文以T5-3B模型为例，详细解析如何通过ZeRO-3配置实现单卡38GB→多卡12GB的显存优化，以及3倍训练效率提升的实战经验。

一、环境准备：从源码编译到硬件适配

（一）源码编译安装（确保CUDA兼容性）

# 克隆仓库并安装（以A100为例，CUDA架构为8.0）
git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed
cd DeepSpeed
TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0" DS_BUILD_OPS