KI auf mehreren GPUs: ZeRO und FSDP – Effiziente Skalierung

Der Zero Redundancy Optimizer (ZeRO) reduziert die Speicherbelastung bei großen Modellen, indem er Parameter, Gradienten und Optimizer‑Zustände auf mehrere GPUs verteilt. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie ZeRO funktioniert, wie man ihn von Grund auf neu implementiert und wie man ihn in PyTorch einsetzt. Durch die Kombination mit Fully Sharded Data Parallel (FSDP) lassen sich Modelle noch effizienter skalieren.

Die Schritt‑für‑Schritt‑Anleitung zeigt, wie man die Speicherpartitionierung konfiguriert, die Synchronisation der Gradienten optimiert und die Performance auf Multi‑GPU‑Setups maximiert. Mit diesen Techniken können Entwickler große Sprachmodelle und neuronale Netze ohne Hardwarebeschränkungen trainieren.