DeepSpeed

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内容概述

DeepSpeed 是微软开发的一个深度学习优化软件套件，旨在为训练和推理提供前所未有的规模和速度。它具有以下几个关键特点和功能：

1. 大规模训练和推理：DeepSpeed 支持训练和推理具有数十亿甚至数万亿参数的密集或稀疏模型，能够高效扩展至数千个 GPU。
2. 系统创新：DeepSpeed 引入了多项系统创新，如 ZeRO（零冗余优化器）、3D-Parallelism（三维并行）、DeepSpeed-MoE（混合专家）和 ZeRO-Infinity（无限零冗余优化器）等，这些创新使得大规模深度学习训练更加高效和易于使用。
3. 高效的推理：DeepSpeed 通过结合并行技术（如张量、流水线、专家和 ZeRO 并行）、高性能自定义推理内核、通信优化和异构内存技术，实现了前所未有的推理规模，同时具有无与伦比的延迟、吞吐量和成本效益。
4. 模型压缩：DeepSpeed 提供了易于使用且灵活的压缩技术，如 ZeroQuant 和 XTC，帮助研究人员和从业者在不牺牲性能的情况下压缩模型，实现更快的速度、更小的模型大小和显著降低的压缩成本。
5. DeepSpeed4Science 计划：DeepSpeed 团队推出了 DeepSpeed4Science 计划，旨在通过人工智能系统技术创新，帮助领域专家解决当今最大的科学难题。
6. DeepSpeed 库：DeepSpeed 库将 DeepSpeed 训练、推理和压缩技术整合到一个易于使用、开源的存储库中，允许在一个训练、推理或压缩管道中轻松组合多种功能。
7. 模型实现推理（MII）：MII 是一个开源存储库，旨在通过消除数据科学家自己应用复杂系统优化技术的需求，使低延迟和高吞吐量推理对所有数据科学家都可用。
8. DeepSpeed 在 Azure 上的应用：DeepSpeed 用户可以通过 AzureML 配方在 Azure 上轻松尝试 DeepSpeed，这是最简单和最方便的方法。

DeepSpeed 已被用于训练许多不同的大规模模型，包括 Megatron-Turing NLG（530B）、Jurassic-1（178B）、BLOOM（176B）等。它还与多个流行的开源深度学习框架进行了集成，如 PyTorch 和 TensorFlow。DeepSpeed 是微软“AI at Scale”计划的一部分，旨在实现下一代人工智能能力。