DeepSpeed简介
DeepSpeed是微软开发的开源深度学习优化库,旨在让分布式训练变得简单、高效和有效。它通过一系列系统创新,使得训练和部署超大规模深度学习模型成为可能。使用DeepSpeed,研究人员和工程师可以:
- 训练/推理具有数十亿甚至万亿参数的稠密或稀疏模型
- 实现出色的系统吞吐量,高效扩展到数千个GPU
- 在资源受限的GPU系统上进行训练/推理
- 实现前所未有的低延迟和高吞吐量推理
- 通过极致压缩实现无与伦比的推理延迟和模型大小缩减,同时降低成本
DeepSpeed的四大创新支柱
DeepSpeed的创新主要集中在四个方面:
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DeepSpeed-Training: 包括ZeRO、3D-Parallelism、DeepSpeed-MoE等训练优化技术。
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DeepSpeed-Inference: 结合张量并行、流水线并行等技术,实现大规模模型的高效推理。
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DeepSpeed-Compression: 提供易用且灵活的模型压缩技术,如ZeroQuant和XTC等。
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DeepSpeed4Science: 针对科学领域的AI应用提供专门优化。
DeepSpeed软件套件
DeepSpeed软件套件包括:
- DeepSpeed库: 核心库,实现了各种训练、推理和压缩优化。
- MII(Model Implementations for Inference): 为数千个常用DL模型提供开箱即用的优化推理支持。
- Azure上的DeepSpeed: 在Azure云平台上轻松使用DeepSpeed。
DeepSpeed的广泛应用
DeepSpeed已被用于训练多个大规模语言模型,如:
- Megatron-Turing NLG (530B参数)
- BLOOM (176B参数)
- GLM (130B参数)
- YaLM (100B参数)
- GPT-NeoX (20B参数)
同时,DeepSpeed已与多个流行的深度学习框架集成,如Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning等。
结语
DeepSpeed通过系统级优化,极大地提升了深度学习模型的训练和推理效率,使得前所未有规模的AI模型成为可能。它正在推动AI技术向更大规模、更高效率的方向发展,为AI的广泛应用奠定基础。研究人员和工程师可以利用DeepSpeed轻松构建和部署大规模AI模型,探索AI的无限可能。