微软推 ZeRO++ 新系统：减少大模型训练时间和成本

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微软研究人员推出了名为 ZeRO++ 的新系统，用于优化训练大型 AI 模型，以应对高数据传输开销和有限带宽的难题。

ZeRO++ 建立在现有的 ZeRO 优化的基础上，并提供增强的通信策略，以提高训练效率，减少训练时间和成本。

像 Turing-NLG、ChatGPT 和 GPT-4 这样的大型模型的训练需要跨多个 GPU 设备占用大量内存和计算资源。DeepSpeed 开发的 ZeRO++ 引入了通信优化策略，以克服在每个 GPU 上批量大小较小时或在低带宽集群上进行训练时 ZeRO 的限制。

ZeRO 优化系列包括 ZeRO-Inference，它使用 GPU 的集体内存和计算能力，将模型状态分割在多个 GPU 之间。然而，在训练过程中，ZeRO 可能会产生较高的通信开销。ZeRO++ 通过整合三组通信优化来解决这个问题 : 量化权重通信（qwZ）、分层权重分割 ( hpZ ) 和量化梯度通信 ( qgZ ) 。

为了减少参数通信量，ZeRO++ 对权重进行量化，利用基于块的量化方法来保持训练精度。这种优化的量化过程比基本量化更快更准确。为了在反向传播过程中尽量减少通信开销，ZeRO++ 通过在每台机器上保持完整的模型副本，以 GPU 内存换取通信。梯度通信方面，ZeRO++ 引入了一种新的量化梯度通信范式 qgZ，可以减少跨节点的流量和延迟。

这些通信优化大大减少了通信量。与 ZeRO 相比，ZeRO++ 实现了减少高达 4 倍的通信量，提高了训练吞吐量和效率。当在每个 GPU 上使用小批量大小时，在高带宽集群中，ZeRO++ 相比 ZeRO-3 的吞吐量提高了 28% 至 36%。在低带宽集群中，与 ZeRO-3 相比，ZeRO++ 实现了平均 2 倍的加速，使得大模型训练在更多种类的集群上更为可行。

ZeRO++ 不仅限于训练场景，还可应用于对话模型中使用的人类反馈强化学习（RLHF）训练。通过将 ZeRO++ 与 DeepSpeed-Chat 集成，RLHF 训练可以获得更好的生成和训练吞吐量，生成吞吐量提高了高达 2.25 倍，训练吞吐量提高了 1.26 倍，超过了 ZeRO。

DeepSpeed 已经发布了 ZeRO++，以使大型模型的训练在 AI 社区更加高效和可访问。该系统旨在加快训练速度，减少通信开销，并实现更大的批量大小，从而节省时间和资源。研究人员和实践者可以利用 ZeRO++ 更有效地训练像 ChatGPT 这样的模型，并在 AI 领域探索新的可能性。

来源：站长之家