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ZeRO: Speicheroptimierungen für das Training von Modellen mit Billionen Parametern

1 Min. Lesezeit Kalina

Bilanz der Quelle: Microsoft-Forscher präsentieren den ZeRO-Optimizer, der den Speicherbedarf beim Training großer Modelle drastisch reduziert, indem Optimizer-Zustände und Parameter über mehrere GPUs verteilt werden. Diese Technik ermöglicht das Training von Modellen mit über 100 Milliarden Parametern und bildet die Grundlage der weit verbreiteten DeepSpeed-Bibliothek.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.

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