PyTorch FSDP: 全分片数据并行的扩展经验

论文概述PyTorch FSDP（全分片数据并行，Fully Sharded Data Parallel）是PyTorch团队提供的工业级分布式训练解决方案，通过与PyTorch核心基础设施的深度协同设计，实现了全分片数据并行。系统在GPU之间分片模型参数、梯度和优化器状态，同时保持PyTorch编程接口。该系统已成为大规模模型训练的可访问解决方案，提供与DDP相当的性能，同时支持显著更大的模型。 论文信息： 发布时间：2023-04-21 作者：Yanli Zhao, Andrew Gu, Rohan Varma, Liang Luo等 机构：Meta (Facebook) AI 研究方向：分布式训练、模型扩展 核心技术：全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel) 研究背景随着模型规模不断增长，分布式训练成为必需。本研究针对以下问题展开： 现有问...

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