ZeRO++：量化权重梯度通信，突破跨节点训练带宽瓶颈 各位同学，大家好！今天我们将深入探讨ZeRO++技术，一种旨在通过量化权重梯度通信来显著降低跨节点训练带宽需求的方法。在深度学习模型日益庞大的今天，分布式训练已经成为常态。然而，模型规模的增长也带来了通信量的爆炸式增长，这使得跨节点训练的带宽成为了一个主要的性能瓶颈。ZeRO++正是为了解决这个问题而诞生的。 1. 背景：分布式训练与带宽瓶颈 在深入ZeRO++之前，我们首先回顾一下分布式训练的基本概念以及带宽瓶颈的产生原因。 数据并行： 这是最常见的分布式训练方式。每个节点都拥有完整的模型副本，但是处理不同的数据批次。在每个训练迭代中，每个节点计算其本地梯度，然后通过All-Reduce操作将梯度汇聚并平均，最终更新本地模型。 模型并行： 模型并行将模型分割到不同的节点上，每个节点负责模型的一部分。节点之间需要频繁通信，以传递中间激活值和梯度。 流水线并行： 流水线并行将模型分割成多个阶段（stage），并将不同的数据批次分配到不同的阶段并行处理。这可以提高吞吐量，但引入了流水线气泡和通信开销。 无论是哪种并行方式，通信都是不可 …