如何看待FAIR提出的8-bit optimizer：效果和32-bit optimizer相当？
FAIR提出的8bit Optimizer：效果与32bit Optimizer相当的深度解析
FAIR（Facebook AI Research）提出的8bit Optimizer，无疑是深度学习优化领域的一项重要进展。它在保持与传统32bit优化器相当的训练效果的同时，极大地降低了显存占用，为在资源受限的环境下训练更大的模型提供了可能。要深入理解这项技术的意义和影响，我们需要从多个维度进行剖析。
1. 背景：深度学习模型的显存瓶颈
在深入探讨8bit Optimizer之前，理解当前深度学习模型训练面临的显存瓶颈至关重要。
模型参数量爆炸式增长： 近年来，深度学习模型，尤其是大型语言模型（LLMs）和视觉模型，参数量呈指数级增长。一个拥有数十亿甚至数万亿参数的模型，其参数本身就需要占用巨大的显存。
梯度和优化器状态的显存开销： 除了模型参数，训练过程中还需要存储：
梯度 (Gradients): 每个参数都需要计算和存储相应的梯度。
优化器状态 (Optimizer States): 许多先进的优化器，如Adam、AdamW、RMSprop等，为了实现其高效的更新策略，需要存储额外的状态信息。例如，Adam需要存储一阶和二阶动量（momentum）的估计值，这使得每个参数的优化器状态开销是参数本身的两倍。
激活值 (Activations): 前向传播过程中计算的中间激活值也需要存储，尤其是在反向传播计算梯度时。虽然激活值的显存开销可以通过梯度检查点（gradient checkpointing）等技术进行缓解，但仍然是显存消耗的重要部分。
数据批次 (Data Batch): 输入数据的显存占用也与批次大小有关。
显存不足导致的问题： 显存不足直接限制了可以训练的模型规模、批次大小，甚至模型的架构设计。这迫使研究人员在模型能力和硬件限制之间做出妥协，或者依赖昂贵的硬件设备。
2. 8bit Optimizer的核心思想与技术原理
FAIR提出的8bit Optimizer，顾名思义，其核心是将原本以32bit（通常是float32）精度存储的优化器相关数值，压缩到8bit（通常是int8）精度进行计算和存储。这里的“优化器相关数值”主要指：
优化器状态 (Optimizer States)： 这是8bit Optimizer最直接的应用。例如，在Adam优化器中，原本存储的动量（momentum）和方差（variance）等信息，会被量化到8bit。
梯度 (Gradients)： 有些8bit优化器也会探索将梯度进行量化。
量化 (Quantization) 的本质：
量化是将高精度数值映射到低精度数值的过程。对于8bit量化，这意味着将原本可以表示的更大范围的数值，压缩到只有256个离散值中。这会带来信息损失，但关键在于如何最小化这种损失以保证模型性能。
FAIR提出的8bit Optimizer，通常指的是一种混合精度（Mixed Precision）的优化策略，它结合了以下关键技术：
存储量化 (Storage Quantization): 将模型的参数、梯度或优化器状态以8bit格式存储在显存中。这直接减少了显存占用。
计算量化 (Compute Quantization): 在进行优化器更新的计算时，也尽可能使用8bit进行。然而，直接进行低精度算术可能会导致精度问题，因此通常会采用一些策略来缓解。
反量化 (Dequantization): 在需要高精度数值进行某些计算时（例如梯度下降的加权求和），会将8bit数值反量化回更高的精度（如float16或float32）。
关键技术细节（可能包含的）：
量化方案： 不同的量化方案会对性能产生影响。常见的有：
对称量化 (Symmetric Quantization): [range, +range] 被映射到 [127, 127]（或 [128, 127]）。
非对称量化 (Asymmetric Quantization): [min, max] 被映射到 [0, 255]。
动态范围量化 (Dynamic Range Quantization): 动态调整量化范围以适应数据的分布。
分块量化 (Blockwise Quantization): 将数据分成小块，每块有独立的量化参数。
量化器训练 (Quantizer Training) / 学习量化参数： 为了最大化精度，量化器本身也可能需要进行微调，或者使用数据驱动的方式来学习最佳的量化范围和偏移量。
梯度补偿/校正 (Gradient Compensation/Correction): 为了弥补量化带来的信息损失，可能会引入一些校正项来补偿梯度。例如，在反量化后，可能会对梯度进行一个缩放操作。
混合精度计算库： 利用专门的硬件加速器（如Tensor Cores）或软件库来高效地执行量化和反量化操作。
3. 8bit Optimizer的效果：相当的训练性能
FAIR提出的8bit Optimizer宣称能够达到与32bit Optimizer相当的训练效果，这意味着：
收敛速度相近： 在相同的训练轮数或迭代次数下，模型的损失值下降趋势与32bit Optimizer相当，不会出现收敛速度大幅减慢的情况。
最终模型精度相当： 在训练完成后，模型在各种评估指标上的性能与使用32bit Optimizer训练的模型相当。例如，在图像分类任务中，准确率接近；在自然语言处理任务中，BLEU分数或Perplexity等指标相似。
稳定性： 模型的训练过程保持稳定，不会出现剧烈的震荡或不收敛的情况。
为何可以做到这一点？
动量和方差的鲁棒性： 尽管优化器状态被量化，但动量和方差的累积特性在一定程度上能够抵抗低精度带来的噪声。在大量数据和迭代过程中，这些累积值会趋于稳定。
反量化到更高精度： 在关键的梯度下降更新步骤中，将8bit数值反量化到float16或float32进行计算，能够保证更新的精度，避免了完全在8bit算术下进行所有操作带来的巨大误差积累。
梯度本身仍然是高精度的： 在很多实现中，梯度本身可能仍然是以float16或float32的形式计算和传播的，只有优化器状态被量化。这意味着模型学习到的方向信号本身并未大幅降低精度。
针对性的优化技术： FAIR等研究团队会投入大量精力去设计更鲁棒的量化方案和训练技巧，以确保在低精度下也能维持高性能。例如，使用更小的批次大小进行量化范围的估计，或者采用更精细的量化器训练方法。
4. 8bit Optimizer的优势与影响
FAIR提出的8bit Optimizer带来的好处是显而易见的，对深度学习领域有着深远的影响：
显著的显存节省：
优化器状态： 这是最直接的节省。如果一个优化器需要两个状态变量（如Adam的m和v），那么每个参数的优化器状态从32bit（4 bytes）降到8bit（1 byte），可以节省 75% 的显存。对于拥有数十亿参数的模型，这意味着可以省下数十GB甚至上百GB的显存。
模型参数和梯度： 如果进一步将模型参数和梯度也进行量化，显存节省会更加可观。
支持更大规模的模型： 显存的减少意味着可以在同样的硬件上训练参数量更大的模型，从而提升模型的表达能力和性能。
支持更大的批次大小： 节省的显存可以用于增加批次大小，这有助于提高训练的稳定性和收敛效率。
降低硬件成本： 使用8bit Optimizer可以在相同性能下选择成本更低的硬件，或者在现有硬件上实现更高级的模型。
加速模型部署和推理（潜在）： 虽然8bit Optimizer主要关注训练，但低精度表示的优化器状态和梯度，如果能够进一步与模型推理中的低精度技术结合，也可能为更高效的模型部署奠定基础。
推动低精度训练的研究： 这项工作为进一步探索全模型低精度训练（如4bit、2bit）提供了坚实的基础和信心。
5. 挑战与局限性
尽管8bit Optimizer带来了显著优势，但并非没有挑战和局限性：
实现复杂性： 实现一个高效且鲁棒的8bit Optimizer需要深入理解量化技术和GPU计算，实现起来比标准32bit优化器更复杂。
量化误差累积： 尽管经过优化，低精度计算仍然存在误差累积的风险，尤其是在训练后期或特定类型的模型上，可能会出现性能退化。
对不同模型的适应性： 某些模型架构或训练任务可能对低精度更敏感，需要更精细的量化策略或额外的调整。
硬件支持： 虽然GPU普遍支持低精度计算，但不同硬件平台对8bit计算的优化程度可能不同，影响实际性能。
调试难度： 当出现训练问题时，排查是否是由于量化引起的会更加困难。
对超参数敏感性： 量化过程可能会使模型对其他超参数（如学习率、权重衰减等）的敏感性发生变化，需要重新调整。
6. 与其他低精度训练技术的对比
理解8bit Optimizer，也需要将其与更广泛的低精度训练技术进行对比：
混合精度训练 (Mixed Precision Training, FP16/BF16):
原理： 将模型参数、梯度和部分计算使用16bit浮点数（FP16或BF16）进行，而将关键部分（如权重更新）保持在32bit浮点数。
FAIR的8bit Optimizer： 更进一步，将优化器状态（而非所有参数和梯度）压缩到8bit，这是它与标准混合精度训练最主要的区别。它专注于降低优化器显存占用的痛点。
优势： 8bit Optimizer在显存节省上比标准混合精度训练更具优势，尤其是在优化器状态占据主要部分的场景下。
局限性： 可能比FP16/BF16训练有更高的实现复杂度，且进一步的显存节省可能以牺牲一定训练稳定性和精度为代价。
全模型低精度训练 (e.g., 4bit, 2bit):
原理： 将模型参数、梯度、激活值甚至优化器状态都量化到4bit、2bit甚至binary（1bit）。
FAIR的8bit Optimizer： 这是一个更温和的低精度方案，在实现上更容易保证性能。它并没有追求极致的低比特，而是找到了一个在显存节省和性能之间取得良好平衡的点。
优势： 8bit Optimizer的性能和训练稳定性通常优于更极端的低精度方案。
局限性： 显存节省不如极端低精度方案。
7. 总结与展望
FAIR提出的8bit Optimizer是一项非常有价值的技术创新，它通过将优化器状态量化到8bit，有效解决了深度学习训练中因优化器状态占用的显存问题。其核心在于在极大地节省显存的同时，通过精巧的量化方案和反量化策略，尽可能地保持与32bit优化器相当的训练性能。
这项技术的出现，意味着：
模型规模的边界被推得更远： 更多的研究者和开发者可以在消费级硬件上训练更大、更强大的模型。
AI民主化进程加速： 降低了AI研究和开发的门槛。
为未来的低精度研究铺平道路： 验证了低比特表示在优化器层面的可行性，鼓励了对更低比特量化算法的探索。
未来，我们可以期待看到更多关于8bit Optimizer及其变种的研究成果，包括更高效的量化算法、更广泛的模型和任务适应性测试，以及与其他低精度技术（如低精度推理）的结合，共同推动深度学习技术的发展和普及。这项技术是AI在追求性能和效率之间取得平衡的又一个重要里程碑。
FAIR（Facebook AI Research）提出的8bit Optimizer，无疑是深度学习优化领域的一项重要进展。它在保持与传统32bit优化器相当的训练效果的同时，极大地降低了显存占用，为在资源受限的环境下训练更大的模型提供了可能。要深入理解这项技术的意义和影响，我们需要从多个维度进行剖析。
1. 背景：深度学习模型的显存瓶颈
在深入探讨8bit Optimizer之前，理解当前深度学习模型训练面临的显存瓶颈至关重要。
模型参数量爆炸式增长： 近年来，深度学习模型，尤其是大型语言模型（LLMs）和视觉模型，参数量呈指数级增长。一个拥有数十亿甚至数万亿参数的模型，其参数本身就需要占用巨大的显存。
梯度和优化器状态的显存开销： 除了模型参数，训练过程中还需要存储：
梯度 (Gradients): 每个参数都需要计算和存储相应的梯度。
优化器状态 (Optimizer States): 许多先进的优化器，如Adam、AdamW、RMSprop等，为了实现其高效的更新策略，需要存储额外的状态信息。例如，Adam需要存储一阶和二阶动量（momentum）的估计值，这使得每个参数的优化器状态开销是参数本身的两倍。
激活值 (Activations): 前向传播过程中计算的中间激活值也需要存储，尤其是在反向传播计算梯度时。虽然激活值的显存开销可以通过梯度检查点（gradient checkpointing）等技术进行缓解，但仍然是显存消耗的重要部分。
数据批次 (Data Batch): 输入数据的显存占用也与批次大小有关。
显存不足导致的问题： 显存不足直接限制了可以训练的模型规模、批次大小，甚至模型的架构设计。这迫使研究人员在模型能力和硬件限制之间做出妥协，或者依赖昂贵的硬件设备。
2. 8bit Optimizer的核心思想与技术原理
FAIR提出的8bit Optimizer，顾名思义，其核心是将原本以32bit（通常是float32）精度存储的优化器相关数值，压缩到8bit（通常是int8）精度进行计算和存储。这里的“优化器相关数值”主要指：
优化器状态 (Optimizer States)： 这是8bit Optimizer最直接的应用。例如，在Adam优化器中，原本存储的动量（momentum）和方差（variance）等信息，会被量化到8bit。
梯度 (Gradients)： 有些8bit优化器也会探索将梯度进行量化。
量化 (Quantization) 的本质：
量化是将高精度数值映射到低精度数值的过程。对于8bit量化，这意味着将原本可以表示的更大范围的数值，压缩到只有256个离散值中。这会带来信息损失，但关键在于如何最小化这种损失以保证模型性能。
FAIR提出的8bit Optimizer，通常指的是一种混合精度（Mixed Precision）的优化策略，它结合了以下关键技术：
存储量化 (Storage Quantization): 将模型的参数、梯度或优化器状态以8bit格式存储在显存中。这直接减少了显存占用。
计算量化 (Compute Quantization): 在进行优化器更新的计算时，也尽可能使用8bit进行。然而，直接进行低精度算术可能会导致精度问题，因此通常会采用一些策略来缓解。
反量化 (Dequantization): 在需要高精度数值进行某些计算时（例如梯度下降的加权求和），会将8bit数值反量化回更高的精度（如float16或float32）。
关键技术细节（可能包含的）：
量化方案： 不同的量化方案会对性能产生影响。常见的有：
对称量化 (Symmetric Quantization): [range, +range] 被映射到 [127, 127]（或 [128, 127]）。
非对称量化 (Asymmetric Quantization): [min, max] 被映射到 [0, 255]。
动态范围量化 (Dynamic Range Quantization): 动态调整量化范围以适应数据的分布。
分块量化 (Blockwise Quantization): 将数据分成小块，每块有独立的量化参数。
量化器训练 (Quantizer Training) / 学习量化参数： 为了最大化精度，量化器本身也可能需要进行微调，或者使用数据驱动的方式来学习最佳的量化范围和偏移量。
梯度补偿/校正 (Gradient Compensation/Correction): 为了弥补量化带来的信息损失，可能会引入一些校正项来补偿梯度。例如，在反量化后，可能会对梯度进行一个缩放操作。
混合精度计算库： 利用专门的硬件加速器（如Tensor Cores）或软件库来高效地执行量化和反量化操作。
3. 8bit Optimizer的效果：相当的训练性能
FAIR提出的8bit Optimizer宣称能够达到与32bit Optimizer相当的训练效果，这意味着：
收敛速度相近： 在相同的训练轮数或迭代次数下，模型的损失值下降趋势与32bit Optimizer相当，不会出现收敛速度大幅减慢的情况。
最终模型精度相当： 在训练完成后，模型在各种评估指标上的性能与使用32bit Optimizer训练的模型相当。例如，在图像分类任务中，准确率接近；在自然语言处理任务中，BLEU分数或Perplexity等指标相似。
稳定性： 模型的训练过程保持稳定，不会出现剧烈的震荡或不收敛的情况。
为何可以做到这一点？
动量和方差的鲁棒性： 尽管优化器状态被量化，但动量和方差的累积特性在一定程度上能够抵抗低精度带来的噪声。在大量数据和迭代过程中，这些累积值会趋于稳定。
反量化到更高精度： 在关键的梯度下降更新步骤中，将8bit数值反量化到float16或float32进行计算，能够保证更新的精度，避免了完全在8bit算术下进行所有操作带来的巨大误差积累。
梯度本身仍然是高精度的： 在很多实现中，梯度本身可能仍然是以float16或float32的形式计算和传播的，只有优化器状态被量化。这意味着模型学习到的方向信号本身并未大幅降低精度。
针对性的优化技术： FAIR等研究团队会投入大量精力去设计更鲁棒的量化方案和训练技巧，以确保在低精度下也能维持高性能。例如，使用更小的批次大小进行量化范围的估计，或者采用更精细的量化器训练方法。
4. 8bit Optimizer的优势与影响
FAIR提出的8bit Optimizer带来的好处是显而易见的，对深度学习领域有着深远的影响：
显著的显存节省：
优化器状态： 这是最直接的节省。如果一个优化器需要两个状态变量（如Adam的m和v），那么每个参数的优化器状态从32bit（4 bytes）降到8bit（1 byte），可以节省 75% 的显存。对于拥有数十亿参数的模型，这意味着可以省下数十GB甚至上百GB的显存。
模型参数和梯度： 如果进一步将模型参数和梯度也进行量化，显存节省会更加可观。
支持更大规模的模型： 显存的减少意味着可以在同样的硬件上训练参数量更大的模型，从而提升模型的表达能力和性能。
支持更大的批次大小： 节省的显存可以用于增加批次大小，这有助于提高训练的稳定性和收敛效率。
降低硬件成本： 使用8bit Optimizer可以在相同性能下选择成本更低的硬件，或者在现有硬件上实现更高级的模型。
加速模型部署和推理（潜在）： 虽然8bit Optimizer主要关注训练，但低精度表示的优化器状态和梯度，如果能够进一步与模型推理中的低精度技术结合，也可能为更高效的模型部署奠定基础。
推动低精度训练的研究： 这项工作为进一步探索全模型低精度训练（如4bit、2bit）提供了坚实的基础和信心。
5. 挑战与局限性
尽管8bit Optimizer带来了显著优势，但并非没有挑战和局限性：
实现复杂性： 实现一个高效且鲁棒的8bit Optimizer需要深入理解量化技术和GPU计算，实现起来比标准32bit优化器更复杂。
量化误差累积： 尽管经过优化，低精度计算仍然存在误差累积的风险，尤其是在训练后期或特定类型的模型上，可能会出现性能退化。
对不同模型的适应性： 某些模型架构或训练任务可能对低精度更敏感，需要更精细的量化策略或额外的调整。
硬件支持： 虽然GPU普遍支持低精度计算，但不同硬件平台对8bit计算的优化程度可能不同，影响实际性能。
调试难度： 当出现训练问题时，排查是否是由于量化引起的会更加困难。
对超参数敏感性： 量化过程可能会使模型对其他超参数（如学习率、权重衰减等）的敏感性发生变化，需要重新调整。
6. 与其他低精度训练技术的对比
理解8bit Optimizer，也需要将其与更广泛的低精度训练技术进行对比：
混合精度训练 (Mixed Precision Training, FP16/BF16):
原理： 将模型参数、梯度和部分计算使用16bit浮点数（FP16或BF16）进行，而将关键部分（如权重更新）保持在32bit浮点数。
FAIR的8bit Optimizer： 更进一步，将优化器状态（而非所有参数和梯度）压缩到8bit，这是它与标准混合精度训练最主要的区别。它专注于降低优化器显存占用的痛点。
优势： 8bit Optimizer在显存节省上比标准混合精度训练更具优势，尤其是在优化器状态占据主要部分的场景下。
局限性： 可能比FP16/BF16训练有更高的实现复杂度，且进一步的显存节省可能以牺牲一定训练稳定性和精度为代价。
全模型低精度训练 (e.g., 4bit, 2bit):
原理： 将模型参数、梯度、激活值甚至优化器状态都量化到4bit、2bit甚至binary（1bit）。
FAIR的8bit Optimizer： 这是一个更温和的低精度方案，在实现上更容易保证性能。它并没有追求极致的低比特，而是找到了一个在显存节省和性能之间取得良好平衡的点。
优势： 8bit Optimizer的性能和训练稳定性通常优于更极端的低精度方案。
局限性： 显存节省不如极端低精度方案。
7. 总结与展望
FAIR提出的8bit Optimizer是一项非常有价值的技术创新，它通过将优化器状态量化到8bit，有效解决了深度学习训练中因优化器状态占用的显存问题。其核心在于在极大地节省显存的同时，通过精巧的量化方案和反量化策略，尽可能地保持与32bit优化器相当的训练性能。
这项技术的出现，意味着：
模型规模的边界被推得更远： 更多的研究者和开发者可以在消费级硬件上训练更大、更强大的模型。
AI民主化进程加速： 降低了AI研究和开发的门槛。
为未来的低精度研究铺平道路： 验证了低比特表示在优化器层面的可行性，鼓励了对更低比特量化算法的探索。
未来，我们可以期待看到更多关于8bit Optimizer及其变种的研究成果，包括更高效的量化算法、更广泛的模型和任务适应性测试，以及与其他低精度技术（如低精度推理）的结合，共同推动深度学习技术的发展和普及。这项技术是AI在追求性能和效率之间取得平衡的又一个重要里程碑。
网友意见
谢邀。上午学习了一下这篇文章，顺便看了看代码，在这里抛砖引玉一下~
本文主要是提出的一种对 optimizer 进行量化的方法，在不修改超参，不影响模型精度的情况下，把 adam / momentum 的状态量量化至 int8，从而缓解训练时的显存压力。
这个问题的背景大概是随着模型越来越大，尤其是预训练模型规模指数级增长，对显存的需求也就越来越高，而原始的 adam 优化器（因为感觉在 nlp 中 adam 比 sgd/momentum 用的更多一些，所以后文主要讨论 adam）对于每个参数都需要 m 和 v 两个 fp32 的参数，相当于每 1B 的参数都需要 8G 的存储空间，占了整体的很大一部分。所以如果能够把 optimizer state 量化下来，就能适当缓解显存的压力。
先要对优化器量化的流程做一个简单的介绍。一个常规的流程是这样的：
低精度优化器 --> 高精度优化器状态 --> 结合梯度更新参数 --> 重新量化回低精度参数 毕竟直接少了 3/4 的信息，所以为了避免精度损失，作者主要提出了 3 个 trick。前两个是针对量化这个过程的，最后一个对 Embedding 结构的一个针对性调整。
Block-wise Quantization
作者把参数划分为了小 Block（在实践中使用的是每 2048 个参数一个 block），在进行量化的时候，按照 block 内绝对值最大的数对这个 block 进行归一化，使得所有参数都落在 [-1, 1] 这个范围。相较于之前的整个参数层一起归一，有 3 点好处：
- 经过观察，在正态分布下，绝对值很大的参数的比例会很少，所以一起归一会使得大多数参数变得很小，从而使得量化过程中的一些数字范围对应的 int8 没有被充分利用，导致更多的信息丢失。而以 block 为单位会使这个影响限制在 block 中。
2. 一般来说，1 中提到的不到 1% 的这些”大数“ 往往是（arguably）更重要的，而量化过程可以保证最大的数的精度没有损失，所以划分为多个 block 之后可以保证更多“大数”的精度，从而保留重要部分的信息。
3. 分成小 block 有利于显卡的并行计算，提升计算效率。
Dynamic Quantization
第二条则是调整量化映射的方式。从 fp32 转至 int8，一般不会直接截断 cast，因为往往较小的数需要保留更多的小数位上的信息。所以之前作者提出过 Dynamic Tree Quantization，就是把 int8 也表示为类似于 fp32/fp16 的形式，分为指数部分和小数部分，如下图。这个结构表示的是 [-1, 1] 之间的数，分为 4 小部分：
- 符号位；
- 又连续多少 0 表明起始位是 1e-n；
- 第一个标注为 1 的数为标注位，表示后面就是小数位了；
- 后面的地方就是表示的一个线性的数值，例如下图中后 4 位是 9，而最大值是 15，所以为 9/15。
在本文中，因为观察到 adam 的 v 和 m 基本都在固定的 3~5 个数量级上，所以改成了固定的小数位数。并且因为 adam 的 v 项是恒正的，所以对于它去掉了指示符号的一位。
Stable Embedding Layer
最后是一个对 embedding layer 的一个改进。在实验中，他们发现 emebddign layer 经常出现梯度溢出等问题，所以在 embedding 中多加了个 layer norm，并且调小了初始值。文章宣称这种方法对原先 fp32 的训练也有效果。
具体实现
文章配了一个开源的 github，实现了高效版的 8bit Adam：
我去简单看了一下里面的实现，主要有这样几点。
- 基本就是每个 optimizer 实现了几个 kernel，分别是 fp32 版，int8 w/o blockwise, int8 w blockwise，都是 inplace 运算。里面比较广泛地使用了 Nvidia 的 cub 库：https://github.com/NVIDIA/cub，用来做 load, store 和 reduce（用来求最大值）。
- 在做量化方面，正向的查表（int8 -> fp32）就是在 python 中预先做好表再传入 kernel 的，反向的是通过类似 2 分法的方式完成的，具体可以看一下
dQuantize和quantize_2D2 个函数。里面有配置一个随机的量化选项，我不太清楚这是干啥的...
有的朋友可能要问了，DeepSpeed 不都已经说了可以把 optimizer 移到 CPU 上去做了吗？那这个工作的意义在哪里呢？实际上，随着模型规模的不断提升，我们慢慢会把 CPU 内存也都用上，所以这个方法也可以起到降低 CPU 内存压力的效果。尤其是对于我们团队最新开源的派大星（PatrickStar），我们可以做到只把马上要进行计算的参数放在 GPU 上，其余部分全部动态 offload 至 CPU。那么这个工作可能也可以让派大星能支持的规模进一步提升（目前的规模基本在单张 V100，240G 内存，训练 12B 参数的模型）。对我们这个工作有兴趣的朋友，可以看看这里：
以上。
类似的话题
-
FAIR提出的8bit Optimizer：效果与32bit Optimizer相当的深度解析FAIR（Facebook AI Research）提出的8bit Optimizer，无疑是深度学习优化领域的一项重要进展。它在保持与传统32bit优化器相当的训练效果的同时，极大地降低了显存占用，为在资............. -
关于网传“北大文科博士在深圳大学任教经济困难，月薪13千，上网课要求学校发网络补助”的信息，需从多个角度进行分析，结合中国高校薪酬体系、地区差异及政策背景，综合判断其真实性及合理性。 一、信息真实性分析1. 来源可信度 目前尚无权威媒体或深圳大学官方声明证实该传言。网络传言往往存在夸大或误传.............
-
关于乌克兰数学家康斯坦丁·奥尔梅佐夫（Konstantin Orelmazov）的自杀事件，目前公开的可靠信息较为有限，但结合俄乌冲突的背景和乌克兰学术界的现状，可以尝试从多个角度进行分析和探讨： 1. 事件背景的核实与可能性 身份确认：目前公开的资料中，尚未有明确的、权威的新闻来源（如BBC.............
-
关于美国太平洋司令部空军司令威尔斯巴赫（James W. "Jim" Welsbach）提到的F35战机与歼20近距离接触的事件，目前公开信息中并无直接证据表明该言论来自美国官方渠道，因此需要从多个角度进行分析和澄清。 1. 事件背景与信息来源的可靠性 美国官方声明的缺失：截至2023年，美国.............
-
关于您提到的“硅谷男子在妻子患病期间相亲，妻子病逝后迅速再婚并独吞200万抚恤金”的事件，目前没有权威媒体或官方渠道发布过相关具体信息。因此，这一事件的真实性、细节和法律性质尚无法确认。以下从法律、道德和社会角度进行分析，供您参考： 一、事件可能涉及的法律问题1. 重婚罪（若属实） 根据中国.............
-
欧盟三国领导人乘坐火车前往基辅会晤泽连斯基，这一事件反映了欧洲国家对乌克兰的持续支持，以及俄乌冲突背景下国际政治的复杂动态。以下从多个角度详细分析这一事件及其背后的局势： 一、欧盟三国领导人赴基辅的背景与意义1. 象征性行动 欧盟三国（如波兰、爱沙尼亚、捷克等）领导人乘坐火车前往基辅，是近年.............
-
中国海关查获5840块造假显卡、讯景中国官网临时关闭以及天猫旗舰店下架产品事件，涉及知识产权保护、市场秩序维护及企业合规问题，具有多重社会和行业影响。以下从多个角度详细分析： 一、事件背景与核心问题1. 海关查获假显卡 查获数量：5840块显卡，可能涉及假冒品牌（如讯景、华硕、技嘉等），或.............
-
尹锡悦当选韩国总统是2022年韩国大选的重要结果，这一事件对韩国政治、经济、社会及国际关系产生了深远影响。以下从多个维度详细分析其背景、意义及可能的未来走向： 一、选举背景与过程1. 政治格局 在野党联盟胜利：2022年韩国大选中，由自由民主党和共同民主党组成的“在野党联盟”以压倒性优势击.............
-
关于加州华裔女博士因持刀袭警被警方击毙的事件，这一案件涉及法律程序、执法权、种族问题等复杂背景，需要从多个角度进行分析。以下从法律、执法程序、社会背景、争议焦点等方面展开详细讨论： 1. 事件背景与法律依据根据公开报道，事件发生在2022年11月，加州一名华裔女性（身份为博士）因涉嫌持刀袭击警察，在.............
-
基辛格的《论中国》（On China）是美国前国务卿亨利·基辛格（Henry Kissinger）于1972年访华期间撰写的一部重要著作，也是中美关系史上的关键文献之一。这本书不仅记录了基辛格作为“中间人”在中美关系正常化过程中的角色，还系统阐述了他对中国的政治、文化、历史和外交政策的深刻观察。以下.............
-
印度承认误射导弹落入巴基斯坦境内一事，是印巴两国关系紧张的一个缩影，也反映了地区安全局势的复杂性。以下从多个维度详细分析这一事件的背景、影响及可能的后续发展： 一、事件背景与经过1. 时间与地点 事件发生在2023年6月，印度在进行军事演习时，一枚“阿金科特”（Agni5）远程导弹因技术故障.............
-
2022年2月24日，俄罗斯在乌克兰发动全面军事行动后，联合国大会通过了一项决议草案，要求俄罗斯立即从乌克兰撤军、停止军事行动，并尊重乌克兰的主权和领土完整。这一决议的通过过程和结果引发了国际社会的广泛关注，以下是详细分析： 一、事件背景1. 俄罗斯的军事行动 2022年2月24日，俄罗斯在.............
-
乌克兰副总理呼吁游戏厂商暂停在俄罗斯的业务，并点名腾讯，这一事件反映了俄乌冲突背景下，国际社会通过经济手段施压俄罗斯的策略。以下从背景、动机、可能影响及各方反应等方面进行详细分析： 一、事件背景与动机1. 俄乌冲突的经济压力 俄乌冲突已持续近两年，俄罗斯经济受到严重冲击，包括制裁、能源价格飙.............
-
瓦列里·捷杰耶夫（Valery Gergiev）作为俄罗斯著名的指挥家和马林斯基剧院的音乐总监，其被西方音乐界抵制的事件，涉及复杂的国际政治、文化立场与艺术伦理问题。以下从多个角度详细分析这一事件的背景、原因、影响及争议： 一、事件背景：捷杰耶夫与俄罗斯的政治关联1. 职业背景 捷杰耶夫自1.............
-
全国政协委员建议推广DNA数据库以实现有效打拐的建议，涉及技术、法律、伦理、实际操作等多方面因素，其可行性需从多个维度综合分析。以下从技术、法律、伦理、操作、风险等角度详细探讨： 一、技术可行性分析1. DNA数据库的原理 DNA数据库通过存储犯罪现场或失踪人员的DNA样本，利用DNA指纹技.............
-
关于俄罗斯外交部发布的所谓“乌克兰政府对顿巴斯的暴行”视频，这一问题涉及俄乌冲突的复杂背景、信息战的特征以及国际社会的争议。以下从多个角度进行详细分析： 1. 背景与视频的来源 冲突背景： 顿巴斯地区（包括顿涅茨克和赫尔松两州）自2014年以来一直是俄乌矛盾的焦点。2022年2月，俄罗斯以“保.............
-
关于抖音用户“李赛高（佤邦）”被封号的事件，目前公开信息较为有限，但可以从以下几个角度进行分析和探讨： 一、事件背景与可能原因1. 账号主体身份 “李赛高”可能是某位公众人物或网红，而“佤邦”可能与其身份或背景有关。佤邦是缅甸的一个少数民族地区，历史上曾与中国存在复杂关系，涉及民族、历史、政.............
-
沈逸是中国人民大学国际关系学院教授，长期从事国际政治研究，尤其关注地缘政治与大国关系。他在俄乌冲突中的分析曾引发争议，但需注意的是，学术观点的准确性往往取决于信息来源、分析框架和时代背景。以下从多个角度分析其判断可能存在的问题及原因： 一、沈逸的分析背景与观点1. 2014年乌克兰危机前的预测 .............
-
关于饶毅提到的“在美国校运动队的学生就能上哈佛等一众名校”的说法，需要从多个角度进行分析，既要理解其可能的背景和意图，也要客观看待美国大学的招生政策和实际情况。 一、饶毅的言论背景与可能的误解饶毅作为中国科学院院士，长期关注中国教育体系与国际教育的差异，曾在多个场合讨论中美教育制度的对比。如果他提到.............
-
地狱笑话吧的突然爆火，是网络文化、社会情绪、平台算法和亚文化圈层共同作用的结果。以下从多个维度详细分析这一现象： 一、社会情绪的释放与心理需求1. 压力与焦虑的宣泄 在快节奏、高竞争的现代社会，人们普遍面临工作、生活压力。地狱笑话以其“荒诞”“反讽”“黑色幽默”的特点，成为一种情绪宣泄的出口.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有