前言
目前训练超大规模语言模型主要有两条技术路线：TPU + XLA + TensorFlow/JAX 和 GPU + PyTorch + Megatron-LM + DeepSpeed。前者由Google主导，由于TPU和自家云平台GCP深度绑定，对于非Googler来说， 只可远观而不可把玩，后者背后则有NVIDIA、Meta、MS大厂加持，社区氛围活跃，也更受到群众欢迎。
上面提到的DeepSpeed的核心是ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)，简单来说，它是一种显存优化的数据并行(data parallelism, DP)方案。而“优化“这个话题又永无止境，在过去两年DeepSpeed团队发表了三篇ZeRO相关的论文，提出了去除冗余参数、引入CPU和内存、引入NVMe等方法，从始至终都围绕着一个目标：将显存优化进行到底。
ZeRO: 一种去除冗余的数据并行方案
ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models 发表在SC 20，DeepSpeed项目最初就是论文中ZeRO方法的官方实现。
背景
如今训练大模型离不开各种分布式并行策略，常用的并行