零冗余优化器（ZeRO）：Python的简介

ZeRO优化器简介

揭秘Zero Redundancy Optimizer如何改变数据并行性，提高内存和计算效率。

概要：

Zero Redundancy Optimizer（ZeRO）通过减少内存冗余来改善数据并行性。ZeRO将模型状态划分为三个阶段：优化器状态、梯度和参数，从而提高速度，使较大的模型可以在较小的计算机上使用单个GPU进行训练。您可以使用DeepSpeed和HuggingFace库来实现这一功能。

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现在，让我们开始吧！

介绍

数据并行性是将大任务分解为更小、更可管理的任务的重要技术，可以同时在多个计算资源上进行处理。这就像接力比赛，一支运动员队伍共同合作，分担任务以更高效地完成比赛。这就是数据并行性的本质。

尽管数据并行性具有高效性，但它存在一个明显的缺点：内存冗余。就像任何团队一样，如果每个运动员都携带着他们的剧本的副本，那么就会导致不必要的负担。内存冗余可能会在数据并行处理中创建类似的多余负载，从而影响最佳性能。

存在多种策略来处理内存冗余，但大多数都类似于在枪伤上贴上创可贴，并且通常会损害计算效率。那么，我们如何在减少内存冗余的同时保留这些关键组件呢？当然，正如标题所示，使用Zero Redundancy Optimizer或ZeRO。