DeepSpeed zero1，zero2，zero3和FSDP区别详解

1. 基本概念

DeepSpeed ZeRO

ZeRO是由Microsoft DeepSpeed团队开发的一种内存优化技术，旨在通过分片模型状态来训练超大模型，减少每个GPU的内存占用，同时避免传统模型并行（如张量并行或流水线并行）所需的代码修改。ZeRO分为三个阶段（Stage 1、Stage 2、Stage 3），每阶段逐步增加分片的范围，从而进一步降低内存需求。

FSDP (Fully Sharded Data Parallel)

FSDP是PyTorch提供的分布式训练框架，灵感来源于ZeRO Stage 3，专注于将模型参数、梯度和优化器状态分片到多个GPU上，减少内存冗余，同时保持数据并行的简单性。FSDP通过动态的all-gather和reduce-scatter操作在计算时收集所需参数，并在计算后释放以节省内存。

2. 分片策略和内存优化

技术	分片内容	内存节省	特点
ZeRO-1	仅分片优化器状态	最多减少4倍内存（优化器状态分片）	每个GPU保留完整的模型参数和梯度，仅将优化器状态（如Adam的动量）分片到所有GPU。适合模型较小、优化器状态占主导的场景。
ZeRO-2	分片优化器状态和梯度	最多减少8倍内存（优化器状态+梯度分片）	在ZeRO-1基础上进一步分片梯度，模型参数仍完整存储在每个GPU上。通信开销增加，但内存节省更多。
ZeRO-3	分片优化器状态、梯度和模型参数	内存节省与GPU数量成正比（接近1/N）	全面分片，所有状态（参数、梯度、优化器状态）均分布在所有GPU上。每次计算时通过all-gather动态收集所需参数，计算后释放。支持CPU/NVMe卸载（ZeRO-Infinity）。
FSDP	分片优化器状态、梯度和模型参数	内存节省与GPU数量成正比（接近1/N）	与ZeRO-3类似，全面分片模型状态。FSDP是PyTorch原生实现，易于与PyTorch生态集成，支持灵活的自动包装策略（如基于Transformer层的分片）。

内存优化总结：

• ZeRO-1：仅优化器状态分片，内存节省有限，适合模型规模较小或优化器状态占主导的情况（如使用Adam优化器，优化器状态可能占内存的50%以上）。
• ZeRO-2：增加梯度分片，进一步减少内存需求，适合中等规模模型。
• ZeRO-3：全面分片，内存占用随GPU数量线性下降，适合超大模型（如百亿或万亿参数）。支持ZeRO-Infinity进一步卸载到CPU或NVMe。
• FSDP：内存优化与ZeRO-3相当，但更注重PyTorch生态的原生支持和易用性，支持参数卸载到CPU，但不像ZeRO-3支持NVMe卸载。

3. 通信开销

分布式训练中的通信开销主要来自参数、梯度和优化器状态的同步。以下是各技术的通信特点：

技术	通信操作	通信开销	通信优化
ZeRO-1	梯度同步（all-reduce）	较低，仅同步梯度	通信开销与传统数据并行（DDP）类似，优化器状态分片减少部分内存需求。
ZeRO-2	梯度分片（reduce-scatter）+优化器状态同步	中等，增加reduce-scatter操作	梯度分片后通过reduce-scatter聚合，通信量略高于ZeRO-1。
ZeRO-3	参数all-gather + 梯度reduce-scatter	较高，需频繁all-gather和reduce-scatter	优化通信与计算重叠，支持参数预取（prefetching）和NVMe卸载。
FSDP	参数all-gather + 梯度reduce-scatter	与ZeRO-3相当	支持前向/后向预取（forward/backward prefetching），优化通信-计算重叠，减少等待时间。

通信开销总结：

• ZeRO-1：通信开销最低，接近传统DDP，适合带宽受限环境。
• ZeRO-2：通信开销略增，因梯度分片需要reduce-scatter。
• ZeRO-3：通信开销较高，因每次前向/后向计算需all-gather参数并在后向reduce-scatter梯度。但通过通信与计算重叠（如预取）可缓解。
• FSDP：通信模式与ZeRO-3类似，但PyTorch原生实现使其在通信优化（如预取策略）上更灵活，适合高带宽环境（如NVIDIA A100集群）。

4. 实现和易用性

技术	实现方式	易用性	生态支持
ZeRO-1/2/3	DeepSpeed库，通过JSON配置文件启用	需要额外安装DeepSpeed，配置较复杂	与PyTorch兼容，需修改代码以集成DeepSpeed，支持广泛的优化器和卸载选项。
FSDP	PyTorch原生支持，简单包装模块即可	更简单，PyTorch生态无缝集成	原生支持PyTorch，易于与HuggingFace、PyTorch Lightning等集成，支持自动包装策略。

易用性对比：

• DeepSpeed (ZeRO)：需要安装DeepSpeed库并配置JSON文件（如设置zero_optimization字段）。支持更灵活的卸载（如NVMe）和高级优化（如1-bit Adam），但配置和调试较复杂。
• FSDP：作为PyTorch原生功能，通过torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel包装模型即可使用。支持自动包装（如TRANSFORMER_BASED_WRAP）和命令行配置（如HuggingFace Accelerate），对PyTorch用户更友好。

示例代码：

• DeepSpeed ZeRO-3：

import deepspeed
model = MyModel()
model, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(
    model=model,
    optimizer=optimizer,
    config={"zero_optimization": {"stage": 3}}
)

• FSDP：

import torch
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
model = FSDP(MyModel(), sharding_strategy="FULL_SHARD")
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001)

5. 适用场景

技术	适用场景	限制
ZeRO-1	小型到中型模型，GPU内存稍有压力	内存节省有限，不适合超大模型。
ZeRO-2	中型模型，需进一步节省内存	仍需完整存储模型参数，内存优化有限。
ZeRO-3	超大模型（百亿+参数），多GPU/多节点环境	通信开销高，需高带宽网络支持（如InfiniBand）。
FSDP	超大模型，PyTorch生态用户，需简单集成	不支持NVMe卸载，功能较ZeRO-3略少。

选择建议：

• ZeRO-1：适合模型较小、GPU内存足够但优化器状态占用较大的场景（如Adam优化器）。
• ZeRO-2：适合中等规模模型，需平衡内存和通信开销。
• ZeRO-3：适合超大模型（如GPT-3、LLaMA），尤其在多节点高带宽环境或需要CPU/NVMe卸载时。
• FSDP：适合PyTorch用户，模型规模较大且希望快速集成到现有代码中，特别是在单节点多GPU或高带宽集群中。

6. 高级功能对比

功能	ZeRO-1/2/3	FSDP
CPU卸载	支持（ZeRO-Offload/ZeRO-Infinity）	支持（参数和梯度卸载到CPU）
NVMe卸载	支持（ZeRO-Infinity）	不支持
混合精度训练	支持FP16/BF16	支持FP16/BF16
通信优化	支持预取、通信-计算重叠	支持前向/后向预取，通信优化更灵活
检查点保存	支持全状态/分片状态保存，支持16位保存	支持FULL_STATE_DICT/SHARDED_STATE_DICT
框架集成	需要DeepSpeed库，HuggingFace支持	PyTorch原生，HuggingFace/PyTorch Lightning支持

高级功能总结：

• ZeRO：提供更多高级功能，如NVMe卸载（ZeRO-Infinity）和1-bit Adam优化，适合极端规模模型和资源受限环境。
• FSDP：更注重PyTorch生态的简洁性和易用性，自动包装和预取策略使其适合快速原型开发，但功能稍逊于ZeRO-3。

7. 性能对比

根据文献和测试：

• 内存效率：ZeRO-3和FSDP在内存节省上相当，可训练万亿参数模型。ZeRO-1/2内存节省较少。
• 训练速度：ZeRO-3和FSDP在高带宽环境（如NVIDIA A100集群）中速度接近，FSDP在PyTorch生态中可能因原生优化略快。ZeRO-1/2因通信开销低在小规模模型上可能更快。
• 扩展性：ZeRO-3和FSDP均支持多节点训练，ZeRO-3在多节点低带宽环境中有优势（因支持NVMe卸载和通信优化）。

实测数据（参考文献）：

• DeepSpeed ZeRO-3可在单GPU上训练130亿参数模型，而传统DDP仅支持14亿参数。
• FSDP在AWS集群上训练1万亿参数GPT模型可达84 TFLOPS/A100 GPU，1750亿参数模型达159 TFLOPS。

8. 总结

• ZeRO-1：优化器状态分片，内存节省有限，通信开销低，适合小型模型或资源受限环境。
• ZeRO-2：增加梯度分片，内存节省提升，通信开销适中，适合中等规模模型。
• ZeRO-3：全面分片，支持超大模型，通信开销高但可通过优化缓解，适合高带宽多节点环境。
• FSDP：与ZeRO-3功能类似，PyTorch原生实现，易用性强，适合PyTorch生态用户，功能稍少但集成简单。

参考文献：

• DeepSpeed官方文档：https://www.deepspeed.ai
• PyTorch FSDP文档：https://pytorch.org/docs/stable/fsdp.html
• HuggingFace FSDP与DeepSpeed对比：https://huggingface.co/docs/accelerate/concept_guides/fsdp_and_deepspeed