FSDP 进阶：参数卸载与梯度预取的重叠流水线设计 大家好，今天我们深入探讨 FSDP (Fully Sharded Data Parallel) 的进阶技术，重点关注参数卸载 (Parameter Offloading) 和梯度预取 (Gradient Prefetching) 这两个关键特性，以及如何将它们结合起来构建一个高效的重叠流水线。 FSDP 作为一种强大的分布式训练策略，通过将模型参数分割到不同的 GPU 上，显著降低了单 GPU 的内存占用，从而可以训练更大规模的模型。然而，仅仅进行参数分片是不够的，我们还需要进一步优化内存管理和计算效率，而参数卸载和梯度预取就是为此而生的。 1. 参数卸载 (Parameter Offloading) 1.1 为什么需要参数卸载？ 在标准的 FSDP 训练过程中，每个 GPU 负责一部分模型参数的分片。在前向传播和反向传播过程中，每个 GPU 需要访问完整的模型参数，这意味着需要频繁地进行 All-Gather 操作来收集其他 GPU 上的参数。 尽管 FSDP 已经减少了单 GPU 的内存占用，但仍然存在以下问题： 内存瓶颈： 即使 …