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ZeRO-3

适用场景：参数量大但计算量相对均衡的情况。

主要特点：

• 参数分片：将模型参数、优化器状态和梯度在多个 GPU 上进行分片。
• 显存优化：显著减少每个 GPU 上的显存占用，使得可以在较小的 GPU 上训练更大的模型。

适用例子：

• 当你的模型参数非常多，单个 GPU 无法容纳这些参数时，使用 ZeRO-3 可以将这些参数分散到多个 GPU 上。例如，一个具有 1B 参数的语言模型，每个参数需要存储和更新，在单个 GPU 上显存不足时，可以使用 ZeRO-3。

模型并行

适用场景：计算量大但参数量相对较少的情况。

主要特点：

• 层级分工：将模型的不同层分配到不同的 GPU 上，每个 GPU 负责一部分模型的计算。
• 计算负载分担：显著减少每个 GPU 上的计算负载，使得每个 GPU 都能高效运行。

适用例子：

• 当你的模型计算量非常大，但每层的参数相对较少时，使用模型并行可以将不同的层分配到不同的 GPU 上。例如，一个深度卷积神经网络，每一层的计算量都非常大，但参数量相对较少，可以使用模型并行。

流水线并行

适用场景：计算量大且需要高效利用多 GPU 资源的情况。

主要特点：

• 流水线处理：将模型的不同层分配到不同的 GPU 上，并以流水线方式处理数据。
• 高效利用：通过流水线方式，实现多个小批次的并行处理，提高计算效率。

适用例子：

• 当你的模型计算量很大且层数较多，需要高效利用多个 GPU 时，使用流水线并行可以提高整体训练速度。例如，一个具有许多层的神经网络，可以将前几层分配到一个 GPU，后几层分配到另一个 GPU，并以流水线方式处理数据。

总结

• ZeRO-3 适用于参数量大，需要显存优化的情况。
• 模型并行 适用于计算量大，但每层参数量相对较少的情况。
• 流水线并行 适用于计算量大且需要高效利用多 GPU 资源的情况。

这三种方法可以根据具体的模型和训练需求进行选择和组合使用，以达到最优的显存利用和计算效率。