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wzjs 2025/9/9 21:11:26

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前言

曾在游戏世界挥洒创意，也曾在前端和后端的浪潮间穿梭，如今，而立的我仰望AI的璀璨星空，心潮澎湃，步履不停！愿你我皆乘风破浪，逐梦星辰！

简介

Deepspeed 的 ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）有三个阶段（Stage 1, Stage 2, Stage 3），每个阶段旨在通过不同方式优化显存使用和提高计算效率。如果你是单卡训练，尤其是消费级显卡（如 3090、4090），启用 ZeRO Stage 2 和 3 反而得不偿失。以下是每个阶段的总结：

Stage 1：优化器状态分散（Optimizer State Partitioning） 🧠

🎯 目标：减少优化器状态的冗余存储。
⚙️ 优化方式：
- 在多卡训练中，将优化器的状态（如梯度、动量等）分散到不同的设备上，避免每个设备存储冗余数据。
- 每个 GPU 只负责存储优化器状态的一部分，减少显存占用。
✅ 适用场景：适合 多卡训练，因为它减少了多卡训练中的显存冗余。
❗ 单卡训练表现：在单卡训练中，Stage 1 并没有显著的优化效果，反而可能会增加内存开销，导致显存浪费。

Stage 2：模型参数和梯度分散（Model and Gradient Partitioning） 🧩

🎯 目标：减少每个 GPU 存储模型参数和梯度的冗余，进一步节省显存。
⚙️ 优化方式：
- 将模型参数和梯度的不同部分分配到多个 GPU 上。
- 每个 GPU 只存储模型的一部分参数和梯度，避免冗余存储。
✅ 适用场景：适合 多卡训练，尤其在大规模模型训练时，能够显著降低显存使用。
❗ 单卡训练表现：在单卡环境下，Stage 2 引入的优化并不会有太大优势，反而会增加额外的管理开销和内存使用。

Stage 3：完全分散所有训练状态（Fully Partitioned Training States） 🧬

🎯 目标：进一步优化显存，分散模型的所有训练状态（包括模型参数、梯度、优化器状态等）到多个设备上。
⚙️ 优化方式：
- 将模型的所有参数、梯度和优化器状态完全分散到不同的设备上，从而消除所有冗余。
- 极大地减少每个设备的显存负担，尤其在大规模分布式训练时非常有效。
✅ 适用场景：适用于 超大规模多卡训练，显著提高效率并节省显存。
❗ 单卡训练表现：在单卡训练中，Stage 3 的优化过于复杂，不仅不会带来明显好处，还可能导致性能下降和显存增加。