DeePSpeed 是一个微软开发的深度学习优化库，旨在使大规模模型的训练变得更为容易和高效。其中，ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）是 DeePSpeed 中的一种优化技术，用于提高大规模模型训练的效率。ZeRO 有三种不同的阶段，ZeRO-1、ZeRO-2 和 ZeRO-3，每个阶段都提供了不同程度的优化。
- ZeRO-2：在 ZeRO-2 阶段，优化器状态、梯度和参数都是分片的，这意味着每个GPU只保存整个模型的一部分。这种分片方式允许在单个GPU上训练非常大的模型，因为模型的存储和管理分布在多个GPU上。ZeRO-2 通过消除冗余的参数存储来减少内存需求，同时仍然允许有效的梯度更新。
- ZeRO-3：ZeRO-3 是 ZeRO 系列中最先进的优化阶段，它不仅分片了优化器状态、梯度和参数，还分片了激活（activations）和远程参数（remote parameters）。这意味着每个GPU不仅存储模型的一部分，还负责计算模型的一部分输出。ZeRO-3 可以进一步减少内存需求，并提高多GPU环境下的训练效率。 为什么在单卡训练时可以采用 ZeRO-2，而在多卡训练时可以采用 ZeRO-3：
- 单卡训练：在单卡训练时，由于只有有限的内存资源，因此需要最大化内存效率。ZeRO-2 通过分片参数、梯度和优化器状态来减少内存占用，使得单个GPU能够处理更大的模型。虽然 ZeRO-3 也适用于单卡训练，但由于其额外的复杂性（如激活和远程参数的分片），ZeRO-2 可能已经足够满足单卡训练的需求，并且实现起来更为简单。
- 多卡训练：在多卡训练时，内存限制不再那么严格，因为多个GPU提供了更多的内存资源。ZeRO-3 可以通过分片激活和远程参数来进一步提高内存效率和训练速度。多卡训练可以充分利用 ZeRO-3 的优势，因为它可以分散计算和存储负载，同时减少GPU之间的通信开销。 总之，选择 ZeRO-2 还是 ZeRO-3 取决于训练配置（如GPU数量）和模型大小。ZeRO-2 适用于单卡或内存受限的多卡训练，而 ZeRO-3 更适合具有足够GPU资源的多卡训练，以实现更高的训练效率。
