ディープスピード
ディープスピード は、大規模な機械学習モデルの効率的なトレーニングと展開を促進するためにマイクロソフトが開発したオープンソースのディープラーニング最適化ライブラリです。自然言語処理 (NLP)、コンピュータービジョン、その他の AI アプリケーションで使用されるような大規模なモデルのトレーニングに必要な計算リソース、メモリ使用量、およびトレーニング時間を大幅に削減するように設計されています。
DeepSpeedは、モデルの並列処理、混合精度トレーニング、最適化戦略などの高度な手法を活用して、他の方法では大きすぎてメモリに収まらないモデルや、過剰な計算リソースを必要とするモデルのトレーニングを可能にします。
ディープスピードの主な機能
- モデル並列処理:
- パイプライン並列処理やテンソルモデル並列処理などの高度なモデル並列処理手法をサポートし、大規模モデルを複数のGPUまたはノードに分割し、1つのデバイスには収まらないモデルの効率的なトレーニングを可能にします。
- ゼロ冗長オプティマイザー (ZeRo):
- DeepSpeedの中核となる最適化手法で、モデルの状態 (勾配やオプティマイザーの状態など) をデバイス間で分割し、トレーニングのパフォーマンスを維持しながらメモリ使用量を大幅に削減します。これにより、限られたハードウェアリソースで大規模モデルのトレーニングが可能になります。
- 混合精密トレーニング:
- DeepSpeedは、混合精度トレーニング（16ビットと32ビットの両方の浮動小数点演算を使用）をサポートしているため、モデルの精度を損なうことなく、メモリ消費量を削減し、トレーニングを高速化できます。
- パイプライン並列処理:
- パイプライン並列処理をサポートします。パイプライン並列処理により、モデルを複数のステージに分割し、これらのステージの実行を複数のデバイスに分散することで、ハードウェアリソースをより有効に活用できます。
- 効率的なメモリ管理:
- モデルトレーニング中のメモリ使用量を最適化し、大規模モデルの全体的なメモリフットプリントを削減します。これにより、既存のハードウェアでさらに大きなモデルのトレーニングが可能になります。
- 通信オーバーヘッドゼロ:
- DeepSpeedはデバイス間の通信コストを最小限に抑え、分散型トレーニングをより効率的かつスケーラブルにします。
- トレーニングスピードアップ:
- これにより、トレーニングジョブのスループットと効率が向上し、研究者や組織は、特に大規模なデータセットやモデルを扱う場合に、ディープラーニングモデルのトレーニングを加速できます。
- PyTorchとの統合:
- DeepSpeedは、最も人気のあるディープラーニングフレームワークの1つであるPyTorch上に構築されており、PyTorchとスムーズに統合できるため、高度な最適化を活用するためのシンプルなAPIを提供します。
- 大規模モデル向けに最適化:
- DeepSpeedは、GPT-3のように、数十億または数兆のパラメータを持つ非常に大規模なモデルのトレーニングに特に役立ちます。そうしなければ、膨大な計算リソースが必要になります。
ディープスピードのアプリケーション
- 大規模NLPモデルのトレーニング:
- DeepSpeedは、膨大な計算能力とメモリを必要とする大規模な自然言語処理モデル（GPT、BERTなど）のトレーニングに広く使用されています。
- ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC):
- 研究や産業界では、DeepSpeedは科学コンピューティング、気候モデリング、創薬などの分野で使用される複雑なAIモデルのトレーニングを加速します。
- 自律システム:
- DeepSpeedは、自動運転、ロボット工学、その他のAIを活用した自律システム向けのディープラーニングモデルの開発に役立ちます。
- 強化学習:
- 大規模なシミュレーションと迅速なモデル調整が必要な強化学習モデルのトレーニングを最適化します。
- 大規模コンピュータビジョン:
- 画像認識、ビデオ解析、および大量の計算リソースを必要とするその他のコンピュータービジョンタスク用のディープラーニングモデルのトレーニングに使用されます。
DeepSpeedと他のフレームワークの比較
- テンソルフロー: TensorFlowには、分散トレーニングや混合精度やモデル並列処理などの最適化ツールも用意されていますが、DeepSpeedは、効率とスケーラビリティに重点を置いた超大規模モデルの処理に特化して設計されています。
- ホロヴォド: Horovodは人気の分散型トレーニングフレームワークですが、DeepSpeedは、特にメモリ管理と大規模モデルのサポートにおいて、より包括的な最適化を提供します。
