【NLP高频面题 - 分布式训练】ZeRO1、ZeRO2、ZeRO3分别做了哪些优化？
重要性：★★
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ZeRO被分为了三个级别：
- ZeRO1：对优化器状态进行拆分。显存消耗减少 4 倍，通信量与数据并行相同。
- ZeRO2：在ZeRO1的基础上，对梯度进行拆分。显存消耗减少 8 倍，通信量与数据并行相同。
- ZeRO3：在ZeRO2的基础上，对模型参数进行拆分。模型占用的显存被平均分配到每个 GPU 中，显存消耗量与数据并行的并行度成线性反比关系，但通信量会有些许增加。
论文中给出了三个阶段的显存消耗分布情况：
ZeRO1
模型训练中，正向传播和反向传播并不会用到优化器状态，只有在梯度更新的时候才会使用梯度和优化器状态计算新参数。因此每个进程单独使用一段优化器状态，对各自进程的参数更新完之后，再把各个进程的模型参数合并形成完整的模型。
假设我们有
标签：NLP,高频,宝典,面试,ZeRO3,ZeRO2,要会,面题 From： https://www.cnblogs.com/fasterai/p/18569921