「ゼロ冗長最適化（ZeRO）：Pythonによる短い紹介」

ZeRO A Brief Introduction to Python Optimization

ゼロ冗長最適化器がデータ並列処理を変革し、メモリと計算効率を向上させる方法を解明する。

要点:

ゼロ冗長最適化器（ZeRO）は、メモリの冗長性を減少させることでデータ並列処理を改善します。ZeROは、オプティマイザの状態、勾配、パラメータの3つのステージにわたってモデルの状態をプロセス間で分割します。この分割により、より大きなモデルを単一のGPUを使用してより小さなコンピュータでトレーニングすることが可能となり、速度が向上します。この実装には、DeepSpeedとHuggingFaceのライブラリを使用することができます。

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ジェネラティブAI

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それでは、始めましょう！

はじめに

データ並列処理は、大きなタスクをより小さく管理しやすいタスクに分割して、複数のコンピューティングリソース上で同時に処理するための重要な技術です。それは、チームの選手たちが協力してタスクを分割し、効率的にレースを完了させるリレーレースのようなものです。それがデータ並列処理の本質です。

データ並列処理は効率的ですが、その欠点としてメモリの冗長性があります。チームの選手がそれぞれ同じプレイブックのコピーを持っているような場合、不必要な負荷を引き起こす可能性があります。メモリの冗長性は、データ並列処理のプロセスにおいても同様の余分な負荷を作り出し、最適なパフォーマンスを妨げることがあります。

メモリの冗長性を扱うためには、いくつかの戦略が存在しますが、ほとんどはバンドエイドを貼るようなものであり、計算効率を犠牲にすることが多いです。では、メモリの冗長性を減らしつつこれらの重要なコンポーネントを保持するには、どうすればよいのでしょうか？もちろん、タイトルが示すように、ゼロ冗長最適化器またはZeROを使用することです。

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