1.LM训练05 ZeRO系列
2.最像三猪的码分网站？
3.DeepSpeed源码笔记3优化器
4.二、软件安装

LM训练05 ZeRO系列

       分布式训练的码分几个主题包括：

       LLM训练 分布式通信，LLM训练 显存占用分析，码分LLM训练 高效训练方法，码分LLM训练 数据并行，码分LLM训练 ZeRO系列，码分吉瑞外卖项目源码LLM训练 流水线并行，码分LLM训练 张量并行，码分LLM训练 Megatron-LM 源码分析。码分

       微软发布了四篇论文：

       ZeRO: Memory optimizations Toward Training Trillion Parameter Models (/) - 提出了ZeRO-DP和 ZeRO-R

       ZeRO-Offload: Democratizing Billion-Scale Model Training (/) - 微软

       ZeRO-Infinity: Breaking the GPU Memory Wall for Extreme Scale Deep Learning (/) - 微软

       ZeRO++: Extremely Efficient Collective Communication for Giant Model Training (/) - 微软

       ZeRO1.1 概览

       ZeRO包含两组优化：

       （1）ZeRO-DP：减少模型状态PGO的码分显存占用

       （2）ZeRO-R：减少剩余显存的消耗。

       1.2 ZeRO-DP

       目标是码分优化数据并行，减少显存冗余，码分最小化通信量。码分

       原理是码分使用动态通信策略来分区优化器状态、梯度和参数。码分

       实现是对模型参数进行分区，梯度也相应分区，优化器只优化本分区的参数。

       两个原则：类型：

       1.2.1 ZeRO-Stage 1

       原理是对优化器状态进行分区，每个rank更新相应参数后，收集构成完整模型。

       流程：通信分析：单个GPU总通信量为2*ψ。

       1.2.2 ZeRO-Stage 2

       在Stage1基础上，对梯度进行分区。c modbus 串口 源码

       ZeRO-2分割Optimizer States与Gradients。

       用完即删原则：每个rank只对自己负责的参数Pi的梯度进行规约。

       通信分析：同ZeRO-Stage1，单个GPU总通信量为2*ψ。

       1.2.3 ZeRO-Stage 3

       在Stage1/Stage2基础上，对模型参数进行分区。

       ZeRO-3分割Optimizer States、Gradients和Parameters。

       需要用时去取原则：计算特定layer时，对参数进行all-gather。

       通信分析：单个GPU总通信量为3*ψ。

       1.2.4 动画视频

       The video below shows how ZeRO (with all three stages) performs a training step including forward pass, backward pass, and parameter update.

       1.2.5 实验效果

       实验配置：G 8*A、全参训练，bs=1，checkpointing=True。

       实验全参训练，最多只能跑B模型，B模型跑不起来。

       1.2.6 ZeRO-DP VS DDP

       1.3 ZeRO-R

       1.3.1 中间激活值

       认为checkpoint方法虽然有用，但在大型LLM中激活值仍然占用大量显存。

       eg：B的LLM，bs=，激活值显存占用GB。能量潮指标源码

       方法：Offload到CPU中。

       1.3.2 临时缓存区

       在梯度reduce操作中，用于存储中间结果的临时缓冲区会消耗大量显存。

       方法：申请固定大小的缓存区 constant size buffers 。

       1.3.3 内存碎片

       原因：内存碎片是tensor生命周期错配的结果。

       问题：即使有足够的显存，可能会因为缺少连续内存而使得内存分配失败。

       方法：ZeRO为激活检查点和梯度预先分配连续内存块，并在初始化时将它们复制到预先分配的连续内存中。

       2、ZeRO-Offload

       利用CPU内存来解决GPU显存不足的问题。

       CPU：参数更新在CPU完成。

       GPU：前向和后向的计算在GPU上完成。

       3、ZeRO-Infinity

       利用外接存储设备来解决GPU显存不足的问题。

       4、ZeRO++

       to do...

       5、Deepspeed ZeRO源码

       5.1 入口

       5.1.1 总入口initialize()

       源码地址：deepspeed.__init__

       简介：选择不同的engin引擎。

       5.1.2 ZeRO引擎DeepSpeedEngine

       源码地址：deepspeed.runtime.engine

       整体流程及关键方法如下所示：

       （1）DeepSpeedEngine.init

       核心内容：最重要的就是对优化器（Optimizer）的初始化。

       ZeRO 的核心特性的实现都在优化器（Optimizer）中，核心方法_configure_zero_optimizer() 。

       stage1/2 优化器：DeepSpeedZeroOptimizer

       stage3 优化器：DeepSpeedZeRoOffload

       （2）DeepSpeedEngine.forward

       核心内容：在模型model进行前向传播，返回loss，nodejs 源码安装 cZeRO不需要进行特殊处理

       （3）DeepSpeedEngine.backward

       核心内容：获得各个rank上对应分片参数Pi的梯度Gi。

       self.optimizer.backward()

       Zero stage1：self.optimizer.reduce_gradients()

       Zero stage2：self.overlapping_partition_gradients_reduce_epilogue

       （4）DeepSpeedEngine.step

       核心内容：基于梯度Gi更新对应的分片参数Pi，各rank收集最新的、完整的模型参数P

       self.optimizer.step()

       self.optimizer.zero_grad()

       5.2 DeepSpeedZeroOptimizer

       源码地址：deepspeed.runtime.zero.stage_1_and_2

       简介：stage1/2 优化器，对参数的Optimizer States与Gradients进行分割。

       5.2.1 init

       核心思路：ZeRO初始化时候会对参数进行均匀切分给各个rank。通过参数分区，进而实现梯度、优化器的分区。

       除此之外，注册梯度钩子函数reduce_partition_and_remove_grads(当梯度计算完成时自动调用该函数)

       5.2.2 forward

       在模型model进行前向传播，返回loss，ZeRO不需要进行特殊处理。

       5.2.3 backward

       5.2.4 reduce_ipg_grads()

       ipg:Independent Parallel Gradient

       简介：对连续的ipg梯度进行reduce。

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DeepSpeed源码笔记3优化器

       DeepSpeedZeroOptimizer_Stage3 是一个用于训练大模型的优化器，专门针对zero stage 3的策略。它通过将参数W划分为多份，每个GPU各自维护优化器状态、梯度和参数，以实现高效并行计算。具体实现过程如下：

       在进行前向计算时，每个GPU负责其部分数据，所有GPU的数据被分成了三份，每块GPU读取一份。完成前向计算后，GPU之间执行all-gather操作，合并所有GPU的参数W，得到完整的W。

       在执行反向传播时，同样进行all-gather操作，收集所有GPU的完整W，然后执行梯度计算。完成反向传播后，立即释放不属于当前GPU管理的W。

       在计算梯度后，通过reduce-scatter操作聚合所有GPU的梯度G，得到完整的梯度。接着，释放非当前GPU管理的梯度G。最后，使用当前GPU维护的部分优化器状态O和聚合后的梯度G来更新参数W，无需额外的allreduce操作。

       初始化阶段包括设置参数和配置，如optimizer、flatten、unflatten、dtype、gradient_accumulation_dtype等。这些配置决定了优化器的运行方式和性能。初始化还包括创建参数分组和设置特定的分片操作。

       分配模型参数到各个GPU上，通过多种方法如创建参数分组、创建参数子分组等进行细致的划分和管理。这些分组和子分组的创建和管理，是为了更有效地进行梯度聚合和参数更新。

       在执行反向传播后，调用LossScaler进行梯度计算，随后通过特定的钩子函数（如reduce_partition_and_remove_grads）进行梯度聚合和释放。

       执行优化器的step方法时，进行归一化梯度计算、更新参数和优化器状态，并在完成后清理和更新模型参数。此过程包括执行反向梯度聚合、更新模型参数权重、清理优化器状态和参数。

       DeepSpeedZeRoOffload模块则负责模型参数的划分和管理工作，包括初始化、参数划分和状态更新等。初始化阶段会根据配置将参数分配到不同GPU上，并进行状态更新和参数访问的优化。

       在进行参数划分时，首先将模型参数划分为非划分和划分的参数，并根据划分状态进一步处理。初始化外部参数后，会更新模块的状态，包括所有参数的存储位置和管理策略。

       在执行partition_all_parameters方法时，根据GPU数量和参数大小计算每个GPU需要处理的部分，从模型参数中提取并分割到对应的GPU上，释放原参数并更新参数状态。

       Init过程涉及到初始化配置、实现特定方法（如all_gather、partition等）和状态更新，确保模型参数能被正确地在不同GPU间共享和管理。对于特定的GPU（如主GPU），还会使用广播操作将参数分发给其他GPU。

二、软件安装

       安装WRF建模系统的软件在移植平台上相对简单，主要由独立的模型组件构成。WRF包包含ESMF的Fortran接口和FFTPACK源代码，但需要用户安装外部库，如支持观测类型和线性代数求解器。同样，WPS包的其他外部库（如Grib2处理支持）也是必需的，且所有系统均需netCDF库，可以从Unidata官网下载。WRF已被移植到多种Unix系统，支持多种硬件和软件配置。

       构建WRF和WPS需要特定的编译器和脚本语言，如Fortran 、C语言以及perl、Cshell和Bourne shell等。大部分代码使用Fortran，WPS利用MPI库进行分布式内存通信，辅助程序如文件解析和构建也需在构建过程中使用。WRF构建过程需要netCDF 3.6.1或更高版本，以及可能的HDF5以支持压缩功能。WRF和WPS的详细构建指南可在相关网站获取。

       安装过程中，必须下载Unidata的netCDF库，通常还需添加其bin目录到路径中。对于使用多个编译器的Linux或Darwin系统，需要确保外部库的兼容性。WRF后处理工具包括NCAR命令语言、NCL脚本、WRF-Python和GrADS等，每种都有特定的用途和定制选项。

       在UNIX环境设置中，仅需配置模型核心和数据同化相关路径，以及指定WRF组件的库和include目录。如果使用OpenMP，需设置线程数并注意可能的堆栈大小问题。WRF代码构建机制会根据系统结构自动选择构建选项，如单处理器、共享内存并行或分布式内存并行。编译WRF代码时，推荐获取最新版本并选择合适的构建标志。

       最后，构建WPS在WRF已构建后进行，需注意Grib2数据的额外库，如zlib、png和jasper。WPS配置时需选择合适的Grib解码选项，并设置必要的压缩库路径。WPS编译完成后，会生成geogrid.exe、ungrib.exe和metgrid.exe等核心工具。