ZeRO-3

適用場景：參數量大但計算量相對均衡的情況。

主要特點：

• 參數分片：將模型參數、優化器狀態和梯度在多個 GPU 上進行分片。
• 顯存優化：顯著減少每個 GPU 上的顯存占用，使得可以在較小的 GPU 上訓練更大的模型。

適用例子：

• 當你的模型參數非常多，單個 GPU 無法容納這些參數時，使用 ZeRO-3 可以將這些參數分散到多個 GPU 上。例如，一個具有 1B 參數的語言模型，每個參數需要存儲和更新，在單個 GPU 上顯存不足時，可以使用 ZeRO-3。

模型并行

適用場景：計算量大但參數量相對較少的情況。

主要特點：

• 層級分工：將模型的不同層分配到不同的 GPU 上，每個 GPU 負責一部分模型的計算。
• 計算負載分擔：顯著減少每個 GPU 上的計算負載，使得每個 GPU 都能高效運行。

適用例子：

• 當你的模型計算量非常大，但每層的參數相對較少時，使用模型并行可以將不同的層分配到不同的 GPU 上。例如，一個深度卷積神經網絡，每一層的計算量都非常大，但參數量相對較少，可以使用模型并行。

流水線并行

適用場景：計算量大且需要高效利用多 GPU 資源的情況。

主要特點：

• 流水線處理：將模型的不同層分配到不同的 GPU 上，并以流水線方式處理數據。
• 高效利用：通過流水線方式，實現多個小批次的并行處理，提高計算效率。

適用例子：

• 當你的模型計算量很大且層數較多，需要高效利用多個 GPU 時，使用流水線并行可以提高整體訓練速度。例如，一個具有許多層的神經網絡，可以將前幾層分配到一個 GPU，后幾層分配到另一個 GPU，并以流水線方式處理數據。

總結

• ZeRO-3 適用于參數量大，需要顯存優化的情況。
• 模型并行 適用于計算量大，但每層參數量相對較少的情況。
• 流水線并行 適用于計算量大且需要高效利用多 GPU 資源的情況。

這三種方法可以根據具體的模型和訓練需求進行選擇和組合使用，以達到最優的顯存利用和計算效率。