① 深度學習模型訓練顯存佔用分析及DP、MP、PP分布式訓練策略
在深度學習模型訓練中，顯存佔用問題與訓練速度的瓶頸問題並存。為解決這些問題，分布式訓練策略成為關鍵技術。Microsoft的DeepSpeed庫通過優化策略顯著提高了訓練效率，同時減少了GPU顯存使用。本文將深入探討模型訓練過程中的內存佔用分析、Transformer模型內存分析、分布式訓練策略（DP、MP、PP），以及DeepSpeed庫的優化方法，以解答深度學習模型訓練中的顯存佔用分析及DP、MP、PP分布式策略。
在訓練神經網路過程中，顯存佔用主要來自於模型與梯度的內存需求。根據研究，將顯存需求分為模型內存、激活內存、優化器內存和梯度內存四個部分。
針對Transformer模型，論文《Recing Activation Recomputation in Large Transformer Models》提供了詳細分析，通過公式計算模型內存和激活內存的大小。《Low-Memory Neural Network Training: A Technical Report》報告中進一步討論了內存要求的估算方法。
分布式訓練策略主要有三種：數據並行（DP）、模型並行（MP）和流水線並行（PP）。DP策略通過復制模型至多個GPU，實現並行訓練，但無法節省總訓練內存。MP策略將模型拆分至不同GPU，減少顯存壓力，但增加訓練時間。PP策略則通過微批次處理，減少設備空閑時間，提升訓練效率。
DP策略的實現通過AllRece演算法交換梯度，PyTorch的torch.distributed模塊支持此操作。盡管數據並行無法節省內存，但它顯著提高了訓練速度，但通信開銷限制了速度提升的線性關系。
MP策略面臨大量微批次處理和設備等待時間，而PP策略通過流水線工作方式，將模型處理拆分為微批次，使得每個設備可以同時處理多個批次，從而顯著減少設備空閑時間，提升整體訓練效率。
總結，DP、MP和PP策略在顯存消耗上基本一致，但PP策略在相同情況下具有更短的訓練時間。在訓練BERT模型時，PP策略與MP策略在不同GPU數量下進行250個步驟訓練的時間對比顯示，PP策略明顯縮短了訓練時間。通過DeepSpeed庫的優化，深度學習模型訓練效率和顯存使用得到了顯著提升，為分布式訓練提供了有效解決方案。