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15.7 DeepSpeed实战:单卡38GB到多卡12GB,3倍效率提升的ZeRO-3配置全解


DeepSpeed实战:从单卡38GB到多卡12GB的显存优化全解析

当单卡GPU无法承载大模型训练时,DeepSpeed的ZeRO-3技术通过参数、梯度和优化器状态的分布式存储,将显存需求压缩至原来的1/10。本文以T5-3B模型为例,详细解析如何通过ZeRO-3配置实现单卡38GB→多卡12GB的显存优化,以及3倍训练效率提升的实战经验。

一、环境准备:从源码编译到硬件适配

(一)源码编译安装(确保CUDA兼容性)

# 克隆仓库并安装(以A100为例,CUDA架构为8.0)git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeedcd DeepSpeedTORCH_CUDA_ARCH_LIST=\"8.0\" DS_BUILD_OPS