ZeRO-Infinity：在有限GPU集群上训练万亿参数模型的技术解析 大家好，今天我将深入探讨ZeRO-Infinity，一项利用NVMe SSD扩展内存以在有限GPU集群上训练万亿参数模型的革命性技术。我们将从背景知识入手，逐步剖析ZeRO-Infinity的原理、架构、实现细节，并通过代码示例展示其关键技术，最后讨论其优势、局限性以及未来发展方向。 1. 大模型训练的挑战与机遇 近年来，深度学习模型规模呈指数级增长，从早期的AlexNet到如今的万亿参数模型，模型容量的提升带来了性能的显著提升。然而，训练如此庞大的模型面临着前所未有的挑战： 内存瓶颈： 万亿参数模型需要TB级别的内存来存储模型参数、梯度和优化器状态。即使是配备高性能GPU的服务器，其GPU内存也远远无法满足需求。 通信开销： 在分布式训练中，不同GPU之间需要频繁地进行数据交换，例如梯度同步和参数更新。随着模型规模的增大，通信开销迅速增加，成为训练的瓶颈。 计算资源： 训练万亿参数模型需要大量的计算资源，即使采用大规模GPU集群，训练时间也可能长达数周甚至数月。 尽管面临诸多挑战，训练万亿参数模型也带来了巨大的 …