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Megatron和DeepSpeed是两个用于大规模深度学习模型训练的框架,它们各有特点,但也存在一些共同之处。以下是它们的主要异同和优劣比较:

相同点

大规模模型支持：两个框架都专注于支持大规模模型的训练,特别是Transformer架构的语言模型.
并行训练技术：两者都实现了多种并行训练技术,包括数据并行、模型并行和流水线并行.
框架兼容性：两个框架都可以与PyTorch等主流深度学习框架集成使用.

不同点

开发团队：

Megatron：由NVIDIA开发
DeepSpeed：由微软开发

专长领域：

Megatron：更专注于模型并行,特别是张量并行(Tensor Parallelism)技术
DeepSpeed：在数据并行方面更为出色,尤其是其Zero系列的分布式数据并行方案

GPU优化：

Megatron：作为NVIDIA的产品,对NVIDIA GPU有更深入的底层优化
DeepSpeed：虽然也进行了GPU优化,但不如Megatron针对NVIDIA GPU的优化深入

功能特性：

Megatron：提供核心构建模块,如注意力机制、转换器模块等
DeepSpeed：提供更多的优化功能,如梯度累积、激活检查点等

框架支持：

Megatron-LM：主要支持PyTorch
DeepSpeed：支持多个深度学习框架,包括PyTorch、TensorFlow和Horovod

优势比较

Megatron优势：

在模型并行,特别是张量并行方面表现出色
对NVIDIA GPU的底层优化更为深入,可能在某些情况下性能更佳

DeepSpeed优势：

在数据并行方面更为出色,特别是其Zero系列技术
提供更多的内存优化技术,如ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)
支持更多的深度学习框架,适用性更广
结论
实际上,Megatron和DeepSpeed并不是完全竞争的关系,它们更多地是互补的。许多大规模模型训练项目,如BLOOM,都选择同时使用Megatron-DeepSpeed,结合两者的优势来实现最佳的训练效果。Megatron-DeepSpeed结合了Megatron的模型并行和DeepSpeed的数据并行技术,为大规模模型训练提供了更全面和高效的解决方案.

Megatron训练框架最主要的特点、优缺点

Answer

Megatron训练框架的主要特点和优缺点如下:主要特点:

专注于大规模Transformer模型训练,特别是语言模型。
实现了多种并行训练技术,包括数据并行、模型并行(张量并行)和流水线并行。
对NVIDIA GPU进行了深度优化,特别是在张量并行方面表现出色。
提供了核心构建模块,如注意力机制、转换器模块等。
主要基于PyTorch框架开发。

优点:

在模型并行,特别是张量并行方面表现优异,能有效处理超大规模模型。
对NVIDIA GPU的底层优化深入,在某些情况下性能更佳。
提供了灵活的模型并行策略,可以根据需求进行调整。
支持混合精度训练,可以减少内存消耗并提高计算性能。

缺点:

主要支持PyTorch,对其他深度学习框架的支持较为有限。
相比DeepSpeed,在数据并行和内存优化方面的功能较少。
学习曲线较陡,对新用户可能不太友好。
主要针对NVIDIA GPU优化,在其他硬件平台上的性能可能不如预期。
总的来说,Megatron在处理大规模Transformer模型,特别是在模型并行和NVIDIA GPU优化方面表现出色。但它在框架支持和功能多样性上不如DeepSpeed全面。实际应用中,许多项目选择将Megatron和DeepSpeed结合使用,以充分发挥两者的优势。

扩展对比深入探究

1.Megatron以及deepspeed实现原理，各种参数以及优化策略的作用
大模型训练分为两种方式：ZeRO系列，3D并行(TP+PP+DP)

ZeRO（零冗余优化器）
微软提出的一种数据并行（DP）方案，所以DeepSpeed支持最好。

DeepSpeed系列有ZeRO1/ZeRO2/ZerO3，以及+offload，
最近还推出了ZeRO++

比较好的讲解参考，可以关注一下ZeRO1/ZeRO2/ZerO3的训练时的显存：
basicv8vc：DeepSpeed之ZeRO系列：将显存优化进行到底

具体参数和优化策略，参考JOYWIN大佬的说明。

JOYWIN：deepspeed入门教程

3D并行（TP+PP+DP）
有兴趣的同学具体参考。

白强伟：【深度学习】【分布式训练】一文捋顺千亿模型训练技术：流水线并行、张量并行和3D并行

公开的千亿大模型BLOOM是基于megatron-deepspeed

说明：这个部分本来应该大书特书，但是因为写清楚这2种方式篇幅实在太长。假设上面的文章链接大概读懂的情况下，下面写几个细节小点。

megatron是NV家的，张量并行（TP）是最专业的，尽管通信速度限制TP应用在有NVLINK的节点内。
zero1和3d并行不矛盾，现在训练时一般都是tp+pp+zero1。
早期megatron和deepspeed都不够完善，megatron-deepspeed里megatron做TP，deepspeed做PP和ZeRO1，当然现在megatron自己应该都可以了。
新版本的pytorch自己也支持ZeRO，参考FSDP
有条件的同学建议去跑一跑megatron和megatron-deepspeed上gpt2的示例训练流程，

其他训练框架

megatron
colossal-ai
NVIDIA的NeMo
alpa

2.模型训练以及推理中的显存占用，各种混合精度训练的优劣
模型训练以及推理中的显存占用
现在都是fp16或者bf16训练和推理，那么如果是1个100亿参数量的模型（也就是储存了100亿个参数），它其实是一个10B大小的模型。（1Billion等于10的9次方，也就是10亿）

1个字节占8bits，那么fp16就是占2个字节（Byte），那么10B模型的模型大小是20GB，是*2的关系。

所以 n B 模型，推理时显存的下限是 2n GB ，至少要把模型加载完全。

训练时，如果用Adam优化器，有个2+2+12的公式，训练时显存下限是16n GB，需要把模型参数、梯度和优化器状态（4+4+4），保持在显存中。具体细节请看ZeRO论文。

再次祭出大佬的文章：

回旋托马斯x：分析transformer模型的参数量、计算量、中间激活、KV cache

各种混合精度训练的优劣

主要参考大佬的文章：

Alex不在成都：大模型训练中的 fp32/fp16/bf16、混合精度、训练溢出

简单梳理下逻辑，混合精度是因为显卡fp32计算单元少，比如A100 fp16计算能力为312tflops，而fp32只有156tflops，也就是fp16的1/2。

使用混合精度fp16后，训练速度变快，但容易溢出。在计算softmax时切回fp32，大模型的必备做法。

但是还是有风险，所以用bf16训练，对于大型 transformer，bf16 损失的精度被证明不怎么影响收敛。当然，只有A100及以后的显卡支持bf16，V100不行。

3.deepspeed的特点是什么？各个zero stage都有什么用？
特点：
简单易用，ZeRO系列基本不需要改模型相关的代码，支持多机多卡。

大部分配置都在config文件中直接配置，比如最重要的，ZeRO策略选择，以及用fp16还是bf16，是否测试flops等。

多机上相互设置ssh免密登陆，配置1个hostfile文件，即可多机训练。

deepspeed也支持pipeline并行，但是需要做一些修改，参考：

刘聪NLP：大模型流水线并行（Pipeline）实战

各个zero stage都有什么用：

这个问题其实不好，不应该叫有什么用，就是一个显存不太够的穷鬼，不断的降低显存占用，当然通信量上升，而且训练速度越来越慢。

主要还是因为现在的模型太大。ZeRO1是优化器切分到各卡，ZeRO2是梯度切分到各卡，ZeRO3是模型参数切分到各卡。OFFLOAD是用一部分内存来补充显存的不足。