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ZeRO: 为训练万亿参数模型而进行的内存优化

约 2796 个字 7 张图片 预计阅读时间 9 分钟

Abstract

如何将数据并行运用到大型神经网络

思想：一个模型你大到一个计算单元放不下时，就把完整的模型分布式存在某个地方。计算时再取出来。

介绍

摘要

摘要中提到，零冗余优化器（Zero Redundancy Optimizer，ZeRO）用于优化内存，

  • ZeRO 有潜力达到一万亿参数（不是真正达到）。
  • 实验中发现它能在 400 个 GPU 上以超线性速度训练超过 100B 参数的大型模型。
  • 可以训练 13B（130 亿）参数模型，且不需要模型并行。
  • 研究人员利用 ZeRO 在系统方面的突破，创建了世界上最大的语言模型（17B 参数），其准确性打破了记录。

背景

模型变大，无法容纳在单个设备（如 GPU 或 TPU）的内存中。数据并行（DP）并不能减少每台设备的内存，其他现有的解决方案有管道并行（PP）、模型并行（MP）、CPU-Offloading，这些方案中存在的问题是：计算 / 通信比（\(\dfrac{compute}{communication}\)）。

这里最好的是 MP（本论文提到的模型并行都指的是 Megatron-LM），MP 是把模型垂直分开，每个层之间都要做通信。e.g. 利用 Megatron-LM 在 2 个 DGX-2（32 卡）上训练 40B 的模型，只能得到 5Tflops，（每个 GPU 只用了不到峰值的 5%）

Note

Megatron 论文说只能做到 8.3B，这篇论文称使用 Megatron 可以做到 40B，具体如何做到无从得知。

内存用在什么地方，具体的内存分析课见第二部分

  • Model State ( 模型状态 )：Optimizer States 优化器状态、Gradients 和 Parameters
  • Residual State ( 残余状态 )：Activations 中间值、Temporary buffers 临时缓存、内存碎片

本论文为了优化模型状态内存，提出了 ZeRO-DP；为了优化残余状态，提出了 ZeRO-R，二者合在一起就是 ZeRO。

内存分析

模型状态

这里以 Adam 优化器为例，对于每一个可训练的参数 \(w\)，我们要维护一个动量和方差。

Mixed-Precision Training 混精度训练

在混精度下会有这样的问题：Nvidia 在半精度（fp16）计算更快，因此模型训练时通常使用半精度。

具体指我们在训练这个层的参数 \(w\) 时，\(w\) 和这个层的输入、输出都是 fp16。如全连接层，\(w*x=y\)，那么这里 \(w,x,y\) 的精度都是 fp16。

但是 fp16 精度不够，在累计权重时会有问题。因此权重更新时使用的是 fp32，即权重有一个 fp32 的复制。更新后再将将其转为 fp16，用于前向和后向计算。

如果模型有 \(\phi\) 个可以学习的参数，那么 fp16 需要 \(2\phi\) bytes 存参数，\(2\phi\) bytes 存梯度。fp32 需要存 \(w\) 和他在 Adam 中的状态，即 \(3*4\phi = 12\phi\) bytes，即此时总共需要 \(2\phi+2\phi+12\phi=16\phi\) bytes 的内存来存储模型。e.g. GPT-2 模型有 1.5B 参数，仅保存参数只需要 3GB 内存，但是实际上至少需要 24GB 内存。

残余状态

  • Activations

    前向时，要保留中间结果，后向要用。线性关系。e.g. GPT-2 模型有 1.5B 参数，如果 batch 取 32，序列长度取 1K，那么需要 60GB 的内存来存中间结果。可以使用 checkpointing 激活检查点的方法来优化。但对于较大的模型，即使使用激活检查点功能，激活内存也会变得相当大。

  • Temporary buffers

    当模型大小很大时，由于某些操作 / 高性能库的原因，会等待装填或者分配一个非常大的融合缓冲区去执行操作，这虽然会带来带宽和效率上的优势，但是有时却成为了内存瓶颈。

  • Memory Fragmentation

    GPU 没有虚拟内存，会出现中间变量、内存碎片。tensorflow 不会有内存碎片这个问题，因为他提前知道整个程序的运行，可以自适应分配，尽可能减少碎片。Pytorch 会有。

    论文里提到最坏情况下，有 30% 的内存因为碎片无法使用。

ZeRO

ZeRO-DP

Insight:

  • DP 比 MP 效率高。
  • DP 对内存不有效，因为每个地方要保存整个模型。
  • DP、MP 都要维护参数对应的中间状态，不是很高效。

思想：模型状态在多个 GPU 上有重复的拷贝，我们可以只存一份，下次要用时向这个 GPU 要即可。（类似于参数服务器）

具体来说，ZeRO-DP 有下面三个部分：（假设 DP 并行度为 \(N_d\)）

  • \(P_{os}\) (ZeRO-1)

    对优化器状态进行分割，每个并行进程只保存 \(12 \phi / N_d\) 的优化器状态，并只更新对应的参数。每轮训练中，前向和后向传递结束后，通过 reduce-scatter 让每个进程都获得对应优化器状态部分的合并梯度，更新对应参数，最后对所有数据并行进程进行 all-gather，以获全部更新后的参数。

    此时单卡通信量为 \(\phi(reduce-scatter)+\phi(all-gather)=2\phi\).

  • \(P_{os+g}\) (ZeRO-2)

    对梯度进行分割，每个并行进程只保存 \(2\phi / N_d\) 的梯度。每轮训练中，前向和后向传递结束后每个进程都得到的是完整梯度，通过 reduce-scatter 让每个进程都获得对应梯度部分的合并梯度，其他的梯度都丢掉，随后更新对应参数，最后对所有数据并行进程进行 all-gather，以获全部更新后的参数。

    此时单卡通信量为 \(\phi(reduce-scatter)+\phi(all-gather)=2\phi\).

  • \(P_{ps+g+p}\) (ZeRO-3)

    对参数进行分割，每个并行进程只保存 \(2\phi / N_d\) 的参数。每轮训练中，在 forward 时，对参数做 all-gather，forward 结束丢掉其他参数；在 backward 时同理，对参数做 all-gather。前向和后向结束后得到完整的梯度，做 reduce-scatter，更新对应参数，随后抛弃其他部分的梯度，最后不需要再做 all-gather（因为本来就只维护一部分参数）。

    此时单卡通信量为 \(\phi(reduce-scatter)+2*\phi(all-gather)=3\phi\).

可以看到，ZeRO-1/ZeRO-2 不会带来额外的通信量，而 ZeRO-3 的通信量是朴素 DP 的 1.5 倍。

ZeRO-DP 中不同优化的每设备内存消耗量：

黑体表示能放到一张卡内（32GB V100 GPUs）。因此理论上 4 卡就放得下 7.5B 的模型，且理论上可以做到 1T 参数的模型。（但只考虑了模型状态，还没有中间状态的内存占用）

ZeRO-R

具体来说：

  • \(P_a\)

    Megatron-LM 每层的 Activations Memory 都对每个 GPU 复制了一份。可以把它切成很多块，每个 GPU 保存一部分，一旦计算出模型层的前向传播，输入 Activation 就会在所有 MP 进程中进行分区，直到在反向传播期间再次需要太时，我们进行 all-gather 操作。（类似于 activation 重算），这里是用带宽来换空间，区别在于不是真的重算，只是存在不同地方。

    此外，在模型非常大、设备内存非常有限的情况下，这些分区激活检查点也可以卸载到 CPU，从而将激活内存开销降至几乎为零，但需要额外的通信成本。

  • \(C_B\)

    开一个固定大小的 buffer，用的时候分配，不用的时候拿掉（常见优化）。填满了再把里面的内容发出去，这样可以有效地利用带宽。

    类似于网络中的思想，我们可以算一个超时，如果指定时间内没有把缓冲区填满，就把 buffer 缩小。

  • \(M_D\)

    内存碎片有 short-lived，有 long-lived，做内存整理。一直要维护的张量放在一起，其他的内存可以随时分配、析构。

在基于 Megatron-LM 的模型并行中，每个 transformer 块需要 \(12\times seq\_length \times hidden\_dim\) 的通信量，这是因为它在前向传播、前向重新计算和反向传播中各有两次 all-reduce 操作，每次操作的通信量是消息大小的两倍，即 \(2\phi\)。使用了 \(P_a\) 技术后，每次 Activation Checkpoints 需要一个额外的 all-reduce 操作，增加了 \(seq\_length \times hidden\_dim\) 的通信量。

此外，当 MP 和 DP 一起使用时，\(P_a\) 的引入能够允许更大的 batch size，这反过来可以将数据并行的通信量减少一个数量级。

我们还可以通过 \(P_{a+cpu}\) 将激活检查点卸载到 CPU，从而将激活内存需求降至几乎为零，但与 \(P_a\) 相比，CPU 内存间的数据移动量增加了 2 倍。

实验

实验环境：

  • ZeRO-100B（参数有 170B 的模型）
  • 硬件：25 个 DGX-2，400 块 V100 GPU，连接是 100GBps
  • baseline: Megatron-LM

结果如图：

当达到 40 billion 参数时，Megatron 需要跨机器做模型并行，需要做大量的通讯，可以看到 baseline 很低（不能算很好的 baseline，因为别人本身不是这么设计的）

超线性增长：

卡增多，可以把模型分到更多的卡上，每台机器拿到的 batch 变大，好处：每块卡每次运算的矩阵变大了（能更好地使用单机 GPU 的核），通讯没有发生变化。（计算变多，通讯不变，因此计算通讯比提高）这里没有考虑收敛。

需要注意的是测性能和真正训练模型是不同的，论文里提到只训练了 17B 参数的模型，前面说的 170B 的模型只是用来测性能。

结论和评论

论文中可以看到 ZeRO 算法相对比较简单，每次 all reduced 时不需要把结果 reduce 到所有 GPU 上，而是每个 GPU 负责自己的一块，只维护自己的。当需要用到完整的数据时，再重新发送得到完整数据。用通讯换内存。

个人的评论如下：（结合了部分其他人的评论）

  • 这篇的写作比较啰嗦，第一节过于简单和跳跃，后面的内容比较慢，读起来费力。反复提到了 Megatron 这篇文章，但没有提 Megatron 到底是什么技术。
  • 虽然论文声称 ZeRO 是一个革命性的新技术，但实际上核心思想是很简单的，而且从以前的论文、实践中也能看到类似的思想。同时在计算机网络、分布式系统里面也有类似的处理。
  • 论文依然是系统领域经典的思路：做一个系统能做多大，训练一个更大的模型精度更好。

参考资料

评论