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[分布式并行策略] 数据并行 DP/DDP/FSDP/ZeRO上篇文章【[论文品鉴] DeepSeek V3 最新论文之 DeepEP】介绍了分布式并行策略中的EP，简单的提到了其他几种并行策略，但碍于精力和篇幅限制决定将内容分几期，本期首先介绍DP，但并不是因为DP简单，相反DP的水也很深，例如：“DP到底同步的是什么数据？怎么同步的？“，“AllReduce/Ring-AllReduce是什么？”，“ZeRO1、2、3又都是什么？” 等各种问题，会结合PyTorch代码，尽量做到详细由浅入深。

DeepSpeed：PyTorch优化库，使模型分布式训练能高效使用内存和更快速DeepSpeed是一个PyTorch优化库，它能让大模型的分布式训练更加节省内存和更快速。它的核心是ZeRO,ZeRO让大规模的训练大模型成为可能。ZeRO有以下几个工作状态：

愤怒的可乐

[论文笔记]ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models今天带来ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models的论文笔记。