Microsoft開源了零冗余優(yōu)化器版本2（ZeRO-2），這是一種分布式深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法，可根據(jù)集群大小進(jìn)行超線性擴(kuò)展。與以前的分布式學(xué)習(xí)技術(shù)相比，Microsoft使用ZeRO-2培訓(xùn)了10倍的1000億參數(shù)自然語言處理（NLP）模型。

程序經(jīng)理Rangan Majumder和杰出的工程師Wang Junhua在博客中寫道，描述了該算法及其實(shí)驗(yàn)。ZeRO-2是Microsoft開源DeepSpeed庫的一部分，用于深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)優(yōu)化。ZeRO-2優(yōu)化了訓(xùn)練過程中的內(nèi)存消耗，允許對多達(dá)1，700億個(gè)參數(shù)的模型進(jìn)行分布式訓(xùn)練。該算法還減少了分布式集群中工作節(jié)點(diǎn)之間的通信，實(shí)現(xiàn)了超線性并行加速，從而將培訓(xùn)時(shí)間減少了多達(dá)10倍。DeepSpeed團(tuán)隊(duì)在1，024個(gè)GPU的集群上使用ZeRO-2，達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的44分鐘的時(shí)間來訓(xùn)練BERT自然語言模型，比NVIDIA的結(jié)果提高了30%以上。

NLP研究的最新趨勢表明，通過在較大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的較大模型，可以提高準(zhǔn)確性。OpenAI提出了一套“縮放定律”，表明模型精度與模型大小具有冪律關(guān)系，并且最近通過創(chuàng)建具有1750億個(gè)參數(shù)的GPT-3模型對該想法進(jìn)行了測試。由于這些模型太大而無法容納單個(gè)GPU的內(nèi)存，因此對其進(jìn)行訓(xùn)練需要一堆機(jī)器和模型并行訓(xùn)練技術(shù)，以在整個(gè)集群中分配參數(shù)。有幾種實(shí)現(xiàn)有效的模型并行性的開源框架，包括GPipe和NVIDIA的Megatron，但是由于集群節(jié)點(diǎn)之間的通信開銷，它們具有次線性加速，并且使用框架通常需要模型重構(gòu)。

ZeRO-2使用以下三種策略來減少訓(xùn)練所需的內(nèi)存：減少模型狀態(tài)內(nèi)存需求，將層激活卸載到CPU以及減少內(nèi)存碎片。ZeRO-2可以通過在并行進(jìn)程之間劃分梯度和參數(shù)，將模型狀態(tài)內(nèi)存需求減少多達(dá)8倍。層激活值是從前向訓(xùn)練過程中保存的，以便稍后在后向過程中使用，但是ZeRO-2將它們暫時(shí)從GPU的內(nèi)存移動(dòng)到主機(jī)CPU的內(nèi)存。最后，即使可用內(nèi)存不連續(xù)，即使內(nèi)存可用，內(nèi)存分配也可能失敗。ZeRO-2通過為連續(xù)用途（例如激活和漸變）預(yù)先分配連續(xù)的內(nèi)存塊來減少碎片。