【GPT入门】第56课 大模型分布式训练的三种方式、模型层介绍及DeepSpeed ZeRO的支持
- [大模型分布式训练的三种方式、模型层介绍及DeepSpeed ZeRO的支持](#大模型分布式训练的三种方式、模型层介绍及DeepSpeed ZeRO的支持)
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- 一、大模型的核心层结构介绍
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- [1. 嵌入层（Embedding Layer）](#1. 嵌入层（Embedding Layer）)
- [2. 注意力层（Attention Layer）](#2. 注意力层（Attention Layer）)
- [3. 前馈网络层（Feed-Forward Network）](#3. 前馈网络层（Feed-Forward Network）)
- [4. 层归一化（Layer Normalization）](#4. 层归一化（Layer Normalization）)
- [5. 残差连接（Residual Connection）](#5. 残差连接（Residual Connection）)
- 二、大模型分布式训练的三种核心方式
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- [1. 数据并行（Data Parallelism）](#1. 数据并行（Data Parallelism）)
- [2. 模型并行（Model Parallelism）](#2. 模型并行（Model Parallelism）)
- [3. 流水线并行（Pipeline Parallelism）](#3. 流水线并行（Pipeline Parallelism）)
- [三、DeepSpeed及DeepSpeed ZeRO介绍](#三、DeepSpeed及DeepSpeed ZeRO介绍)
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- [1. DeepSpeed](#1. DeepSpeed)
- [2. DeepSpeed ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）](#2. DeepSpeed ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）)
- [四、DeepSpeed ZeRO对三种分布式训练方式的支持](#四、DeepSpeed ZeRO对三种分布式训练方式的支持)
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- [1. 对数据并行的支持](#1. 对数据并行的支持)
- [2. 对模型并行的支持](#2. 对模型并行的支持)
- [3. 对流水线并行的支持](#3. 对流水线并行的支持)
- [五、DeepSpeed ZeRO的核心价值](#五、DeepSpeed ZeRO的核心价值)
大模型分布式训练的三种方式、模型层介绍及DeepSpeed ZeRO的支持
一、大模型的核心层结构介绍
在深入了解分布式训练之前，有必要先了解大模型（尤其是Transformer架构）的核心层结构，这有助于理解为何需要不同的并行策略：
1. 嵌入层（Embedding Layer）
- 将输入的离散token（如文字、符号）转换为连续的向量表示
- 包含词嵌入表和位置编码，是模型的输入接口
- 参数量与词汇表大小和嵌入维度正相关
2. 注意力层（Attention Layer）
- Transformer模型的核心组件，实现"关注不同输入部分重要性"的机制
- 包含查询（Query）、键（Key）、值（Value）三个矩阵变换和缩放点积计算
- 计算复杂度高（O(n²)，n为序列长度），内存占用大
3. 前馈网络层（Feed-Forward Network）
- 由两个线性变换和激活函数（如ReLU、GELU）组成
- 对每个位置的特征进行独立处理，补充注意力层的全局交互能力
- 参数量通常是注意力层的2倍左右
4. 层归一化（Layer Normalization）
- 稳定训练过程，加速收敛
- 对每一层的输入进行标准化处理
- 通常位于注意力层和前馈网络层的输入或输出位置
5. 残差连接（Residual Connection）
- 将层的输入与输出相加，缓解深层网络的梯度消失问题
- 是实现深层模型能够训练到上千层的关键技术之一
这些层通常以"注意力层+前馈网络层"为基本单元重复堆叠，形成深度网络结构，千亿参数模型往往包含数百甚至上千个这样的堆叠单元。
二、大模型分布式训练的三种核心方式
1. 数据并行（Data Parallelism）
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原理：将完整的模型复制到多个设备（或节点）上，每个设备处理不同的数据分片。训练时各设备独立计算梯度，通过通信同步梯度后，所有模型副本本统一更新参数。
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适用场景：模型规模较小，可完全全放入单个设备内存时，通过增加数据吞吐量加速训练。
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与模型层的关系：每个设备保存完整的所有层结构，包括嵌入层、注意力层、前馈网络层等的完整副本。
2. 模型并行（Model Parallelism）
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原理：将模型的不同层（或层内组件）拆分到不同设备，每个设备仅负责部分计算，通过设备间通信传递中间结果。
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适用场景：模型单设备放不下时（如超大Transformer层），按层或张量维度拆分模型。
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与模型层的关系：
- 垂直拆分：不同设备负责不同类型的层（如设备1处理嵌入层，设备2处理注意力层）
- 水平拆分：同一层的参数拆分到多个设备（如注意力层的Q/K/V矩阵拆分到不同设备）
3. 流水线并行（Pipeline Parallelism）
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原理：将模型按层拆分到不同设备形成流水线，各设备按顺序处理不同批次的子任务（前向/反向计算），通过重叠计算与通信隐藏延迟。
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适用场景：模型深度大但单设备可容纳部分层时（如Transformer的Encoder/Decoder拆分）。
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与模型层的关系：
- 每个设备负责连续的若干层（如设备1处理前10层，设备2处理11-20层）
- 按顺序传递中间激活值，形成生产流水线式的计算流程
三、DeepSpeed及DeepSpeed ZeRO介绍
1. DeepSpeed
DeepSpeed是微软推出的深度学习优化库，专为大规模规模模型训练设计。它集成了多种先进技术，能显著提高训练速度、降低内存消耗，支持千亿甚至万亿参数模型的训练。
核心特性包括：
- 优化的通信机制，减少设备间数据传输
- 内存高效的训练策略，突破解大模型内存限制
- 混合精度训练支持，平衡精度与性能
- 与PyTorch等主流框架无缝集成
2. DeepSpeed ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）
DeepSpeed ZeRO是DeepSpeed的核心组件，通过消除训练中的冗余内存占用，提升大模型训练效率。它不是独立的并行方式，而是增强现有并行策略的优化技术。
ZeRO的三个主要阶段：
- ZeRO-1：分片优化器状态
- ZeRO-2：分片优化器状态和梯度
- ZeRO-3：分片优化器状态、梯度和模型参数
四、DeepSpeed ZeRO对三种分布式训练方式的支持
1. 对数据并行的支持
传统数据并行中，每个设备存储完整的模型参数、优化器状态和梯度，存在大量冗余。
ZeRO通过分片技术，让每个设备只存储部分优化器状态（ZeRO-1）、梯度（ZeRO-2）或参数（ZeRO-3），大幅降低内存占用。即使在数据并行框架下，也能：
- 让单设备容纳更大模型
- 保持数据并行的高通信效率
- 支持更大的批次大小
2. 对模型并行的支持
ZeRO与模型并行可协同工作：
- 模型并行负责拆分网络层结构
- ZeRO进一步分片优化器状态、梯度和参数
- ZeRO-3支持跨模型并行组的参数分片，减少单设备内存占用
- 简化模型并行的实现复杂度，尤其对注意力层等复杂结构的拆分
3. 对流水线并行的支持
ZeRO与流水线并行结合时：
- 在每个流水线阶段内部使用ZeRO优化内存
- 减少每个设备存储的激活值和参数数量
- 允许更深的流水线设计和更大的模型
- 典型组合：Megatron-LM流水线并行 + ZeRO，既拆分模型层又分片优化器状态
五、DeepSpeed ZeRO的核心价值
- 突破内存限制：通过精细化分片，使单设备可训练更大模型
- 提升计算效率：减少冗余数据传输，提高硬件利用率
- 灵活组合策略：支持"模型并行+ZeRO"、"流水线+数据并行+ZeRO"等多种组合
- 简化实现难度：开发者无需手动设计复杂的并行策略，通过配置即可实现高效训练
通过这些优势，DeepSpeed ZeRO已成为超大规模模型训练的关键技术，使得千亿参数级别模型的训练从理论走向实践。