实用指南：【GPT入门】第56课 大模型分布式训练的三种方式、模型层介绍及DeepSpeed ZeRO的支持

【GPT入门】第56课 大模型分布式训练的三种方式、模型层介绍及DeepSpeed ZeRO的支撑

• 大模型分布式训练的三种方式、模型层介绍及DeepSpeed ZeRO的支持
• • 一、大模型的核心层结构介绍
  • • 1. 嵌入层（Embedding Layer）
    • 2. 注意力层（Attention Layer）
    • 3. 前馈网络层（Feed-Forward Network）
    • 4. 层归一化（Layer Normalization）
    • 5. 残差连接（Residual Connection）
  • 二、大模型分布式训练的三种核心方式
  • • 1. 数据并行（Data Parallelism）
    • 2. 模型并行（Model Parallelism）
    • 3. 流水线并行（Pipeline Parallelism）
  • 三、DeepSpeed及DeepSpeed ZeRO介绍
  • • 1. DeepSpeed
    • 2. DeepSpeed ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）
  • 四、DeepSpeed ZeRO对三种分布式训练方式的支持
  • • 1. 对数据并行的支持
    • 2. 对模型并行的支持
    • 3. 对流水线并行的帮助
  • 五、DeepSpeed ZeRO的核心价值

大模型分布式训练的三种方式、模型层介绍及DeepSpeed ZeRO的支持

一、大模型的核心层结构介绍

在深入了解分布式训练之前，有必要先了解大模型（尤其是Transformer架构）的核心层结构，这有助于理解为何必须不同的并行策略：

1. 嵌入层（Embedding Layer）

• 将输入的离散token（如文字、符号）转换为连续的向量表示
• 包含词嵌入表和位置编码，是模型的输入接口
• 参数量与词汇表大小和嵌入维度正相关

2. 注意力层（Attention Layer）

• Transformer模型的核心组件，完成"关注不同输入部分重要性"的机制
• 含有查询（Query）、键（Key）、值（Value）三个矩阵变换和缩放点积计算
• 计算复杂度高（O(n²)，n为序列长度），内存占用大

3. 前馈网络层（Feed-Forward Network）

• 由两个线性变换和激活函数（如ReLU、GELU）组成
• 对每个位置的特征进行独立处理，补充注意力层的全局交互能力
• 注意力层的2倍左右就是参数量通常

4. 层归一化（Layer Normalization）

• 稳定训练过程，加速收敛
• 对每一层的输入进行标准化处理
• 通常位于注意力层和前馈网络层的输入或输出位置

5. 残差连接（Residual Connection）

• 将层的输入与输出相加，缓解深层网络的梯度消失困难
• 是建立深层模型能够训练到上千层的关键技术之一

这些层通常以"注意力层+前馈网络层"为基本单元重复堆叠，形成深度网络结构，千亿参数模型往往包含数百甚至上千个这样的堆叠单元。

二、大模型分布式训练的三种核心方式

1. 数据并行（Data Parallelism）

• 原理：将完整的模型复制到多个设备（或节点）上，每个设备处理不同的数据分片。训练时各设备独立计算梯度，凭借通信同步梯度后，所有模型副本本统一更新参数。

• 适用场景：模型规模较小，可完全全放入单个设备内存时，借助增加材料吞吐量加速训练。

• 与模型层的关系：每个设备保存完整的所有层结构，包括嵌入层、注意力层、前馈网络层等的完整副本。

2. 模型并行（Model Parallelism）

• 原理：将模型的不同层（或层内组件）拆分到不同设备，每个设备仅负责部分计算，借助设备间通信传递中间结果。

• 适用场景：模型单设备放不下时（如超大Transformer层），按层或张量维度拆分模型。

• 与模型层的关系：

  • 垂直拆分：不同设备负责不同类型的层（如设备1处理嵌入层，设备2处理注意力层）
  • 水平拆分：同一层的参数拆分到多个设备（如注意力层的Q/K/V矩阵拆分到不同设备）

3. 流水线并行（Pipeline Parallelism）

• 原理：将模型按层拆分到不同设备形成流水线，各设备按顺序处理不同批次的子任务（前向/反向计算），通过重叠计算与通信隐藏延迟。

• 适用场景：模型深度大但单设备可容纳部分层时（如Transformer的Encoder/Decoder拆分）。

• 与模型层的关系：

  • 每个设备负责连续的若干层（如设备1处理前10层，设备2处理11-20层）
  • 按顺序传递中间激活值，形成生产流水线式的计算流程

三、DeepSpeed及DeepSpeed ZeRO介绍

1. DeepSpeed

DeepSpeed是微软推出的深度学习优化库，专为大规模规模模型训练设计。它集成了多种先进技术，能显著提高训练速度、降低内存消耗，支持千亿甚至万亿参数模型的训练。

核心特性包括：

• 优化的通信机制，减少设备间数据传输
• 内存高效的训练策略，突破解大模型内存限制
• 混合精度训练支持，平衡精度与性能
• 与PyTorch等主流框架无缝集成

2. DeepSpeed ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）

DeepSpeed ZeRO是DeepSpeed的核心组件，通过消除训练中的冗余内存占用，提升大模型训练效率。它不是独立的并行方式，而是增强现有并行策略的优化技术。

ZeRO的三个主导阶段：

• ZeRO-1：分片优化器状态
• ZeRO-2：分片优化器状态和梯度
• ZeRO-3：分片优化器状态、梯度和模型参数

四、DeepSpeed ZeRO对三种分布式训练方式的支持

1. 对数据并行的承受

传统数据并行中，每个设备存储完整的模型参数、优化器状态和梯度，存在大量冗余。

ZeRO依据分片技术，让每个设备只存储部分优化器状态（ZeRO-1）、梯度（ZeRO-2）或参数（ZeRO-3），大幅降低内存占用。即使在数据并行框架下，也能：

• 让单设备容纳更大模型
• 保持数据并行的高通信效率
• 协助更大的批次大小

2. 对模型并行的支持

ZeRO与模型并行可协同工作：

• 模型并行负责拆分网络层结构
• ZeRO进一步分片优化器状态、梯度和参数
• ZeRO-3支撑跨模型并行组的参数分片，减少单设备内存占用
• 简化模型并行的实现复杂度，尤其对注意力层等复杂结构的拆分

3. 对流水线并行的支持

ZeRO与流水线并行结合时：

• 在每个流水线阶段内部使用ZeRO优化内存
• 减少每个设备存储的激活值和参数数量
• 允许更深的流水线设计和更大的模型
• 典型组合：Megatron-LM流水线并行 + ZeRO，既拆分模型层又分片优化器状态

五、DeepSpeed ZeRO的核心价值

• 突破内存限制：利用精细化分片，使单设备可训练更大模型
• 提升计算效率：减少冗余数据传输，提高硬件利用率
• 灵活组合策略：支持"模型并行+ZeRO"、"流水线+数据并行+ZeRO"等多种组合
• 简化实现难度：开发者无需手动设计复杂的并行策略，利用配置即可实现高效训练

通过这些优势，DeepSpeed ZeRO已成为超大规模模型训练的关键技术，使得千亿参数级别模型的训练从理论走向实践。