好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“DeepSpeed/FairScale：大规模分布式训练与模型并行优化”专场！今天咱们不搞虚的，直接上干货，聊聊如何用DeepSpeed和FairScale这两个神器，把那些动不动就几百亿、几千亿参数的大模型给喂饱，让它们跑得飞起！ 一、引言：模型越来越大，显存越来越小？ 话说啊，这年头，模型参数量蹭蹭往上涨，恨不得一天一个亿。但咱们手里的显卡，显存就那么点，捉襟见肘啊！单卡训练？那得等到猴年马月！所以，分布式训练是唯一的出路。但是，分布式训练也不是那么容易的，各种问题等着你： 显存不够用？ 一个模型几百G，一张卡才几十G，怎么塞得下？ 通信开销太大？ 几百张卡一起训练，数据传来传去，网络带宽不够啊！ 训练效率不高？ 卡多了，但效率反而下降了，感觉白花了钱！ 别慌！DeepSpeed和FairScale就是来拯救世界的！它们提供了各种模型并行技术，帮你解决这些问题，让你的大模型训练事半功倍。 二、DeepSpeed：微软出品，必属精品？ DeepSpeed是微软开源的一个深度学习优化库，专注于大规模分布式训练。它的目标是让每个人都能轻松训练拥有数十 …
DeepSpeed/FairScale：大规模分布式训练与模型并行优化
好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的“DeepSpeed/FairScale：大规模分布式训练与模型并行优化”专场脱口秀！我是你们的老朋友，Bug终结者，代码段子手，今天要跟大家唠唠嗑，聊聊怎么用DeepSpeed和FairScale这两个神器，把那些动辄几十亿、几千亿参数的大模型，像玩泥巴一样轻松训练出来。 开场白：模型太大，钱包太瘪？分布式训练来救场！ 话说，现在AI圈流行“大力出奇迹”，模型参数一个比一个多，动不动就几百GB，单张显卡根本塞不下。就算勉强塞进去，训练起来慢得像蜗牛爬，电费都够你买辆小汽车了！ 这时候，分布式训练就显得尤为重要了。简单来说，就是把一个大模型切成小块，分给多张显卡甚至多台机器去训练。大家齐心协力，共同进步，效率嗖嗖的！ 但是，分布式训练也不是那么容易的。数据怎么分？梯度怎么同步？通信开销怎么优化？一不小心就掉坑里了。好在，DeepSpeed和FairScale这两个好基友，帮我们填平了这些坑。 第一幕：DeepSpeed：微软出品，必属精品？ DeepSpeed是微软搞出来的，号称“让深度学习更深、更快、更省”。它主要解决了以下几个问题： 模型并行性: …