【大模型训练】zero1与zero
阶段GPU 0 (rank 0) 状态GPU 1 (rank 1) 状态通信操作1. 初始化Model(6)Model(6)无2.backward()后Grad(6)(本地)Grad(6)(本地)无3.后Grad(3)全局同步分片Grad(3)全局同步分片4.后Model(前3新, 后3旧)Model(前3旧, 后3新)无5.All-Gather后Model(6)完整最新Model(6)完整最新A
好的，没有问题！从代码角度用一个小模型来解释 ZeRO 的切分和组合过程，是理解其工作原理的最佳方式。
我们将以一个非常简单的模型、2 个 GPU（world_size=2）和 ZeRO-2 为例，来详细追踪优化器状态和梯度的形状变化。
1. 我们的示例模型和设置
假设我们有以下简单的模型，它只有一个线性层，总共有 6 个参数。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist
# 假设已初始化分布式环境，world_size=2
# rank 0 在 GPU 0, rank 1 在 GPU 1
# 模型定义
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# 模型有 6 个参数: 2x2 的权重 + 2 的偏置
self.linear = nn.Linear(2, 2, bias=True)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 实例化模型
model = SimpleModel()
# model.parameters() 会产生两个张量：
# - weight: 形状为 (2, 2)
# - bias: 形状为 (2,)
设置:
- 模型参数总数:
2*2 + 2 = 6 - 优化器: Adam (需要存储 momentum 和 variance)
- 数据并行度 (DP World Size):
N = 2 - ZeRO 阶段:
ZeRO-2
在开始之前，我们想象有一个虚拟的、完整的梯度和优化器状态张量，它们与模型参数一一对应。
- 虚拟完整梯度: 形状为
(6,)的一维张量。 - 虚拟完整优化器状态:
- Momentum: 形状为
(6,)的一维张量。 - Variance: 形状为
(6,)的一维张量。
- Momentum: 形状为
2. 训练开始前的准备：状态切分 (Partitioning)
这是 ZeRO 的第一步，在优化器初始化时完成。DeepSpeed 会将优化器状态和后续的梯度进行切分。
- 切分逻辑: 将虚拟的、扁平化的
(6,)张量平均切成 2 份。- GPU 0 (rank 0): 负责参数索引
0, 1, 2。 - GPU 1 (rank 1): 负责参数索引
3, 4, 5。
- GPU 0 (rank 0): 负责参数索引
在每个 GPU 上的实际存储情况:
-
GPU 0 (rank 0):
- 模型:
model(完整副本，6个参数) - 优化器状态:
- Momentum (分片):
torch.zeros(3) - Variance (分片):
torch.zeros(3)
- Momentum (分片):
- 梯度: (此时为空)
- 模型:
-
GPU 1 (rank 1):
- 模型:
model(完整副本，6个参数) - 优化器状态:
- Momentum (分片):
torch.zeros(3) - Variance (分片):
torch.zeros(3)
- Momentum (分片):
- 梯度: (此时为空)
- 模型:
注意: 此时，两个 GPU 都拥有完整的模型，但只拥有一半的优化器状态。
3. 前向和后向传播：计算本地梯度
每个 GPU 接收自己的一小批数据，然后执行标准的前向和后向传播。
# 伪代码
# GPU 0
input_0 = torch.randn(4, 2)
output_0 = model(input_0)
loss_0 = compute_loss(output_0)
loss_0.backward() # 计算梯度
# GPU 1
input_1 = torch.randn(4, 2)
output_1 = model(input_1)
loss_1 = compute_loss(output_1)
loss_1.backward() # 计算梯度
在 backward() 之后，每个 GPU 的情况:
-
GPU 0 (rank 0):
model.linear.weight.grad: 形状为(2, 2)的梯度张量，我们称之为G0_w。model.linear.bias.grad: 形状为(2,)的梯度张量，我们称之为G0_b。- 总梯度: 逻辑上是一个包含 6 个元素的完整梯度
G0。
-
GPU 1 (rank 1):
model.linear.weight.grad: 形状为(2, 2)的梯度张量，我们称之为G1_w。model.linear.bias.grad: 形状为(2,)的梯度张量，我们称之为G1_b。- 总梯度: 逻辑上是一个包含 6 个元素的完整梯度
G1。
此时，G0 和 G1 是不同的，因为它们是基于不同的数据批次计算的。
4. 梯度同步和切分：Reduce-Scatter 的魔力
这是 ZeRO-2 和 ZeRO-1 最核心的区别点。
标准的数据并行会用 All-Reduce，计算 G_avg = (G0 + G1) / 2，然后两个 GPU 都存储 G_avg。
而 ZeRO-2 使用 Reduce-Scatter，这个操作可以分解为两步：
-
Reduce (求和): 在后台，两个 GPU 的梯度被相加，得到一个临时的、完整的、求和后的梯度
G_sum = G0 + G1。这个G_sum存在于通信缓冲区中，用户通常不可见。 -
Scatter (散发):
G_sum立即被切分，并分发给对应的 GPU。G_sum的前 3 个元素（对应参数索引 0, 1, 2）被发送给 GPU 0。G_sum的后 3 个元素（对应参数索引 3, 4, 5）被发送给 GPU 1。
Reduce-Scatter 之后，每个 GPU 的情况:
-
GPU 0 (rank 0):
- 模型: 完整副本 (6个参数)
- 优化器状态 (分片): Momentum/Variance，形状
(3,) - 梯度 (分片):
grad_partition_0，形状为(3,)。这个张量包含了全局平均后的前 3 个参数的梯度。
-
GPU 1 (rank 1):
- 模型: 完整副本 (6个参数)
- 优化器状态 (分片): Momentum/Variance，形状
(3,) - 梯度 (分片):
grad_partition_1，形状为(3,)。这个张量包含了全局平均后的后 3 个参数的梯度。
关键变化: 现在，每个 GPU 只保留了梯度的一半！model.linear.weight.grad 这样的属性可能已经被释放或者变为 None，取而代之的是一个扁平化的梯度分片。
5. 参数更新：本地化操作
现在，每个 GPU 都有了更新自己所负责的那部分参数所需的一切：
- 参数的旧值（来自完整的模型副本）。
- 参数的梯度（来自梯度分片）。
- 参数的优化器状态（来自优化器状态分片）。
更新过程完全是本地的，不需要通信。
# 伪代码 (DeepSpeed 内部执行)
# 在 GPU 0 上
# 使用 grad_partition_0 (shape 3) 和 opt_state_partition_0 (shape 3)
# 更新模型参数的前 3 个
optimizer.step() # 内部逻辑
# 在 GPU 1 上
# 使用 grad_partition_1 (shape 3) 和 opt_state_partition_1 (shape 3)
# 更新模型参数的后 3 个
optimizer.step() # 内部逻辑
更新之后，每个 GPU 的情况:
-
GPU 0 (rank 0):
- 模型的前 3 个参数被更新了。
- 模型的后 3 个参数还是旧的！
-
GPU 1 (rank 1):
- 模型的前 3 个参数还是旧的！
- 模型的后 3 个参数被更新了。
此时，两个 GPU 上的模型参数变得不一致了。
6. 参数同步：All-Gather 重建完整模型
为了准备下一次的前向传播（需要完整的模型），必须将所有 GPU 上的参数分片重新组合起来。
All-Gather操作:- GPU 0 将它更新后的前 3 个参数广播给 GPU 1。
- GPU 1 将它更新后的后 3 个参数广播给 GPU 0。
- 每个 GPU 接收到对方的参数分片，并用它来更新自己模型副本中对应的部分。
All-Gather 之后，每个 GPU 的情况:
-
GPU 0 (rank 0):
- 模型: 完整的、最新的模型副本 (6个参数)。
- 优化器状态 (分片): 更新后的 Momentum/Variance，形状
(3,)。 - 梯度 (分片): (已被消耗，可以被释放)。
-
GPU 1 (rank 1):
- 模型: 完整的、最新的模型副本 (6个参数)。
- 优化器状态 (分片): 更新后的 Momentum/Variance，形状
(3,)。 - 梯度 (分片): (已被消耗，可以被释放)。
现在，系统回到了一个准备好进行下一次前向传播的状态。整个循环再次开始。
总结：数据流和形状变化
| 阶段 | GPU 0 (rank 0) 状态 | GPU 1 (rank 1) 状态 | 通信操作 |
|---|---|---|---|
| 1. 初始化 | Model(6), OptState(3) |
Model(6), OptState(3) |
无 |
2. backward() 后 |
Grad(6) (本地) |
Grad(6) (本地) |
无 |
3. Reduce-Scatter 后 |
Grad(3) (全局同步分片) |
Grad(3) (全局同步分片) |
Reduce-Scatter |
4. optimizer.step() 后 |
Model(前3新, 后3旧) |
Model(前3旧, 后3新) |
无 |
5. All-Gather 后 |
Model(6) (完整最新) |
Model(6) (完整最新) |
All-Gather |
这个过程巧妙地在**计算（需要完整模型）和存储（可以分片）**之间切换，通过在关键步骤进行通信，实现了巨大的显存节省。ZeRO-1 和 ZeRO-2 的区别就在于第 3 步：ZeRO-1 使用 All-Reduce，每个 GPU 仍然保留完整的梯度，而 ZeRO-2 使用 Reduce-Scatter，在同步后立即丢弃了不需要的梯度部分，从而更省显存。
这是一个非常好的问题，它触及了 PyTorch 自动求导机制和 DeepSpeed 如何“拦截”并修改这一行为的底层细节。
您说得对，在标准的 PyTorch 工作流中，loss.backward() 会为模型中所有 requires_grad=True 的参数计算梯度，并将它们存储在每个参数的 .grad 属性中。
所以，在 loss.backward() 刚刚执行完毕，而 DeepSpeed/ZeRO 还没来得及介入的那个瞬间，您是对的：
在 backward() 之后，每个 GPU 的模型副本中，每个参数（如 model.linear.weight 和 model.linear.bias）都会有一个 .grad 属性，这个属性存储了基于当前 GPU 上的数据批次计算出的、形状与参数本身完全相同的梯度张量。
因此，在这个时间点，每个 GPU 上确实存在一份完整的、但仅基于本地数据计算出的梯度。
DeepSpeed/ZeRO 的巧妙之处：梯度累积和覆盖
然而，DeepSpeed（ZeRO-2）并不会让这些完整的梯度“存活”太久。它通过 PyTorch DDP (DistributedDataParallel) 的钩子（hooks）机制，在 backward() 过程中和之后立即介入，执行以下操作：
-
梯度累积和通信的融合:
- 在
backward()的过程中，当某个参数的梯度被计算出来后，DDP 的后台“钩子”就会被触发。 - ZeRO-2 不会等待所有梯度都计算完毕再进行通信。相反，它会边计算边通信。它将计算好的梯度放入一个“桶（bucket）”中。当桶满了，它就会立即对这个桶中的梯度启动
Reduce-Scatter操作。 - 这意味着，
Reduce-Scatter操作是与backward()的剩余计算部分**并行（overlap）**进行的。
- 在
-
梯度分片的存储:
- 当
Reduce-Scatter操作完成后，每个 GPU 会收到它所负责的那一部分已经同步好（求和/平均过）的梯度。 - DeepSpeed 会将这个梯度分片存储在一个新的、扁平化的、连续的内存缓冲区中。这个缓冲区是 DeepSpeed 自己管理的，专门用来存放梯度分片。
- 当
-
释放原始梯度:
- 一旦一个“桶”的梯度被用于
Reduce-Scatter并且对应的分片被存储好，原始的、完整的.grad张量（例如model.linear.weight.grad）所占用的内存就可以被释放了。 - 这就是节省显存的关键！DeepSpeed 不会等到整个
backward()结束还保留着所有完整的梯度。它用一种“用完即弃”的策略，在梯度完成其通信使命后，就只保留必要的分片。
- 一旦一个“桶”的梯度被用于
一个更精确的流程描述
让我们把之前的流程图修正得更精确一些：
| 阶段 | GPU 0 (rank 0) 状态 | 沟通/操作 |
|---|---|---|
1. backward() 开始 |
model 的参数开始计算梯度 |
无 |
2. backward() 过程中 |
临时的、完整的 .grad 张量被创建，并被放入一个桶中。 |
Reduce-Scatter 在后台启动，与 backward 的计算重叠。 |
3. backward() 结束时 |
原始的 .grad 张量可能已被释放。取而代之的是一个扁平化的、包含同步后梯度的分片，存储在 DeepSpeed 的缓冲区中。 |
Reduce-Scatter 完成。 |
4. optimizer.step() |
使用梯度分片和优化器状态分片来更新参数分片。 | 无 |
5. All-Gather |
所有参数分片被收集，重建完整的、最新的模型参数。 | All-Gather |
它们存在哪里？—— 一个比喻
您可以把参数的 .grad 属性想象成一个**“临时收件箱”**。
- PyTorch 的自动求导引擎 像一个邮递员，它计算出一个梯度，就把它投递到对应参数的“收件箱” (
.grad) 里。 - DeepSpeed/ZeRO 像一个高效的邮件分拣员，它站在收件箱旁边。
- 每当邮递员投递一份邮件（一个梯度），分拣员（ZeRO）就立刻把它拿出来，和其他 GPU 的同事（通过
Reduce-Scatter）确认这封邮件的最终版本，然后只保留自己负责的那一小部分信息，并把原始邮件（完整的.grad张量）扔进碎纸机（释放内存）。 - 最终，
backward()结束后，所有参数的“临时收件箱” (.grad) 都可能是空的，而每个分拣员（每个 GPU）手里只有一小叠记录了最终信息的卡片（梯度分片）。
总结
所以，您的观察非常敏锐：
- 是的，在
backward()过程中，完整的梯度确实被计算出来了。 - 它们被临时存储在每个参数的
.grad属性中。 - 但是，ZeRO-2 的核心机制就是不让这些完整的梯度长时间占用显存。 它通过与
backward()并行执行的Reduce-Scatter操作，迅速将这些完整的梯度转换成分布式的梯度分片，并释放掉原始梯度占用的内存。
因此，当我们从一个宏观的、步骤化的角度描述 ZeRO-2 时，我们通常会说“在 Reduce-Scatter 之后，每个 GPU 只持有梯度的分片”，这是一种简化的说法，描述的是 backward() 和梯度同步这个组合步骤完成后的最终状态。您的问题则深入到了这个组合步骤内部发生的瞬时状态，这对于理解其实现原理非常有帮助。
这是一个非常好的问题，它触及了 PyTorch 自动求导机制和 DeepSpeed 如何“拦截”并修改这一行为的底层细节。
您说得对，在标准的 PyTorch 工作流中，loss.backward() 会为模型中所有 requires_grad=True 的参数计算梯度，并将它们存储在每个参数的 .grad 属性中。
所以，在 loss.backward() 刚刚执行完毕，而 DeepSpeed/ZeRO 还没来得及介入的那个瞬间，您是对的：
在 backward() 之后，每个 GPU 的模型副本中，每个参数（如 model.linear.weight 和 model.linear.bias）都会有一个 .grad 属性，这个属性存储了基于当前 GPU 上的数据批次计算出的、形状与参数本身完全相同的梯度张量。
因此，在这个时间点，每个 GPU 上确实存在一份完整的、但仅基于本地数据计算出的梯度。
DeepSpeed/ZeRO 的巧妙之处：梯度累积和覆盖
然而，DeepSpeed（ZeRO-2）并不会让这些完整的梯度“存活”太久。它通过 PyTorch DDP (DistributedDataParallel) 的钩子（hooks）机制，在 backward() 过程中和之后立即介入，执行以下操作：
-
梯度累积和通信的融合:
- 在
backward()的过程中，当某个参数的梯度被计算出来后，DDP 的后台“钩子”就会被触发。 - ZeRO-2 不会等待所有梯度都计算完毕再进行通信。相反，它会边计算边通信。它将计算好的梯度放入一个“桶（bucket）”中。当桶满了，它就会立即对这个桶中的梯度启动
Reduce-Scatter操作。 - 这意味着，
Reduce-Scatter操作是与backward()的剩余计算部分**并行（overlap）**进行的。
- 在
-
梯度分片的存储:
- 当
Reduce-Scatter操作完成后，每个 GPU 会收到它所负责的那一部分已经同步好（求和/平均过）的梯度。 - DeepSpeed 会将这个梯度分片存储在一个新的、扁平化的、连续的内存缓冲区中。这个缓冲区是 DeepSpeed 自己管理的，专门用来存放梯度分片。
- 当
-
释放原始梯度:
- 一旦一个“桶”的梯度被用于
Reduce-Scatter并且对应的分片被存储好，原始的、完整的.grad张量（例如model.linear.weight.grad）所占用的内存就可以被释放了。 - 这就是节省显存的关键！DeepSpeed 不会等到整个
backward()结束还保留着所有完整的梯度。它用一种“用完即弃”的策略，在梯度完成其通信使命后，就只保留必要的分片。
- 一旦一个“桶”的梯度被用于
一个更精确的流程描述
让我们把之前的流程图修正得更精确一些：
| 阶段 | GPU 0 (rank 0) 状态 | 沟通/操作 |
|---|---|---|
1. backward() 开始 |
model 的参数开始计算梯度 |
无 |
2. backward() 过程中 |
临时的、完整的 .grad 张量被创建，并被放入一个桶中。 |
Reduce-Scatter 在后台启动，与 backward 的计算重叠。 |
3. backward() 结束时 |
原始的 .grad 张量可能已被释放。取而代之的是一个扁平化的、包含同步后梯度的分片，存储在 DeepSpeed 的缓冲区中。 |
Reduce-Scatter 完成。 |
4. optimizer.step() |
使用梯度分片和优化器状态分片来更新参数分片。 | 无 |
5. All-Gather |
所有参数分片被收集，重建完整的、最新的模型参数。 | All-Gather |
它们存在哪里？—— 一个比喻
您可以把参数的 .grad 属性想象成一个**“临时收件箱”**。
- PyTorch 的自动求导引擎 像一个邮递员，它计算出一个梯度，就把它投递到对应参数的“收件箱” (
.grad) 里。 - DeepSpeed/ZeRO 像一个高效的邮件分拣员，它站在收件箱旁边。
- 每当邮递员投递一份邮件（一个梯度），分拣员（ZeRO）就立刻把它拿出来，和其他 GPU 的同事（通过
Reduce-Scatter）确认这封邮件的最终版本，然后只保留自己负责的那一小部分信息，并把原始邮件（完整的.grad张量）扔进碎纸机（释放内存）。 - 最终，
backward()结束后，所有参数的“临时收件箱” (.grad) 都可能是空的，而每个分拣员（每个 GPU）手里只有一小叠记录了最终信息的卡片（梯度分片）。
总结
所以，您的观察非常敏锐：
- 是的，在
backward()过程中，完整的梯度确实被计算出来了。 - 它们被临时存储在每个参数的
.grad属性中。 - 但是，ZeRO-2 的核心机制就是不让这些完整的梯度长时间占用显存。 它通过与
backward()并行执行的Reduce-Scatter操作，迅速将这些完整的梯度转换成分布式的梯度分片，并释放掉原始梯度占用的内存。
因此，当我们从一个宏观的、步骤化的角度描述 ZeRO-2 时，我们通常会说“在 Reduce-Scatter 之后，每个 GPU 只持有梯度的分片”，这是一种简化的说法，描述的是 backward() 和梯度同步这个组合步骤完成后的最终状态。您的问题则深入到了这个组合步骤内部发生的瞬时状态，这对于理解其实现原理非常有帮助。
好的，完全可以！要从代码上描述“分桶（Bucketing）”机制，我们需要借助一些伪代码和对 PyTorch DDP (DistributedDataParallel) 内部工作原理的模拟。因为这个过程发生在 PyTorch 和 DeepSpeed 的底层，直接展示源码会非常复杂，但我们可以通过一个清晰的模拟来理解其核心逻辑。
这个“分桶”机制是 PyTorch DDP 的一个标准功能，ZeRO-2 正是利用并修改了 DDP 的这个功能来实现梯度分片的。
1. 基础设置：没有分桶的标准 backward()
首先，我们回顾一下最简单的 backward() 流程，它为我们提供一个比较的基准。
# 假设我们有一个模型
model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 20), # layer1
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 5) # layer2
)
loss = model(input_data).sum()
loss.backward()
# backward() 结束后，梯度是独立存在的：
# - model[0].weight.grad 存在
# - model[0].bias.grad 存在
# - model[2].weight.grad 存在
# - model[2].bias.grad 存在
# 它们在内存中可能是非连续的。
2. DDP 中的“分桶”机制 (Bucketing)
DDP 的目标是在 backward() 过程中，将梯度计算与通信（All-Reduce）重叠起来，以提高效率。分桶就是实现这一目标的关键。
核心思想：
DDP 不会等待所有参数的梯度都计算完毕再一起通信。相反，它会按照模型参数反向传播的计算顺序，将梯度“收集”到预先分配好的桶（buckets）里。一旦一个桶满了，就立即对这个桶启动异步的 All-Reduce 操作。
让我们用伪代码来模拟这个过程。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist
# 假设已初始化 DDP，模型被 DDP 包裹
# ddp_model = DDP(model)
class DDPBucketManager:
def __init__(self, model, bucket_size_mb=25):
self.params_with_grad = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]
# 反向排序参数，因为 backward 是从后向前计算梯度的
self.params_in_backward_order = list(reversed(self.params_with_grad))
self.bucket_size_bytes = bucket_size_mb * 1024 * 1024
self.buckets = []
self.param_to_bucket_map = {}
self._build_buckets()
def _build_buckets(self):
"""
根据参数的反向传播顺序和桶的大小，预先规划好桶的结构。
"""
current_bucket = []
current_bucket_size = 0
print("--- Building Buckets (planning phase) ---")
for param in self.params_in_backward_order:
param_size = param.numel() * param.element_size()
if current_bucket_size + param_size > self.bucket_size_bytes:
# 当前桶满了，创建一个新桶
if current_bucket:
self.buckets.append(current_bucket)
print(f"Created a bucket with {len(current_bucket)} parameters.")
current_bucket = [param]
current_bucket_size = param_size
else:
current_bucket.append(param)
current_bucket_size += param_size
# 添加最后一个桶
if current_bucket:
self.buckets.append(current_bucket)
print(f"Created a bucket with {len(current_bucket)} parameters.")
# 创建参数到桶的映射，方便查找
for i, bucket in enumerate(self.buckets):
for param in bucket:
self.param_to_bucket_map[param] = i
print("--- Buckets built ---\n")
def register_hooks(self):
"""
为每个参数注册一个 backward hook。
这个 hook 会在参数的梯度计算完成后被 PyTorch 自动调用。
"""
self.ready_buckets = [False] * len(self.buckets)
for param in self.params_with_grad:
# `p.register_hook(lambda grad: self.grad_ready_hook(p))`
# 这是 hook 注册的精髓，这里我们用一个更易读的方式模拟
# 当 param.grad 计算好后，下面的 hook 会被调用
pass # 实际由 DDP 完成
def grad_ready_hook(self, param):
"""
当一个参数的梯度计算好后，这个钩子函数被触发。
"""
bucket_index = self.param_to_bucket_map[param]
bucket = self.buckets[bucket_index]
# 检查这个桶里的所有参数梯度是否都已计算好
is_bucket_ready = all(p.grad is not None for p in bucket)
if is_bucket_ready and not self.ready_buckets[bucket_index]:
self.ready_buckets[bucket_index] = True
print(f"[Hook Triggered] Bucket {bucket_index} is now full and ready for communication!")
self.trigger_communication(bucket)
def trigger_communication(self, bucket):
"""
对准备好的桶启动通信操作。
"""
# 1. 将桶内所有离散的梯度拷贝到一个连续的内存块（扁平化）
flat_grad_buffer = torch.cat([p.grad.flatten() for p in bucket])
print(f" - Flattened bucket into a buffer of shape {flat_grad_buffer.shape}")
# 2. 启动异步通信
# 对于标准 DDP，这里是 AllReduce
# 对于 ZeRO-2，这里是 Reduce-Scatter
# --- 标准 DDP ---
# handle = dist.all_reduce(flat_grad_buffer, op=dist.ReduceOp.SUM, async_op=True)
# print(" - Asynchronous all_reduce started.")
# handle.wait() # 在实际应用中，这里不会立即等待
# print(" - Communication finished.")
# flat_grad_buffer /= dist.get_world_size() # 平均
# self.unflatten_and_update(bucket, flat_grad_buffer)
# --- ZeRO-2 模拟 ---
world_size = dist.get_world_size()
rank = dist.get_rank()
# 每个 rank 准备一个接收分片的缓冲区
partition_size = flat_grad_buffer.numel() // world_size
grad_partition_buffer = torch.zeros(partition_size, dtype=flat_grad_buffer.dtype, device=flat_grad_buffer.device)
handle = dist.reduce_scatter(grad_partition_buffer, list(flat_grad_buffer.chunk(world_size)), op=dist.ReduceOp.SUM, async_op=True)
print(f" - [ZeRO-2] Asynchronous reduce_scatter started.")
handle.wait() # 模拟等待通信完成
print(f" - [ZeRO-2] Rank {rank} received its gradient partition of shape {grad_partition_buffer.shape}")
# 在 ZeRO-2 中，此时原始的 p.grad 就可以被释放了，因为梯度信息已经保存在了 grad_partition_buffer 中
for p in bucket:
p.grad = None # 模拟释放内存
print(f" - Original gradients in the bucket are now freed.")
3. 将所有部分串联起来
现在，我们想象一下完整的训练流程是什么样的：
-
初始化:
- 创建一个模型。
- 创建一个
DDPBucketManager实例，它会分析模型，并根据反向传播顺序和桶大小，预先规划好哪些参数属于哪个桶。 manager.register_hooks(): DDP 会在内部为每个参数注册一个grad_ready_hook。
-
执行
loss.backward():- PyTorch 开始从后向前计算梯度。
- 假设
layer2(后层) 的weight和bias的梯度先计算好。 - Hook 触发: 当
layer2.weight.grad可用时，grad_ready_hook(layer2.weight)被调用。 - Hook 触发: 当
layer2.bias.grad可用时，grad_ready_hook(layer2.bias)被调用。 - 桶准备就绪: 假设
layer2的所有参数都在Bucket 0中。当这个桶里所有参数的梯度都可用时，is_bucket_ready变为True。 - 通信启动:
trigger_communication(Bucket 0)被调用。Bucket 0的所有梯度被拷贝到一个连续的flat_grad_buffer中。- 一个异步的
reduce_scatter操作被启动。此时，backward()可能还在继续计算layer1的梯度！ 这就是计算和通信的重叠。
backward()继续，计算layer1的梯度。- 当
layer1的梯度计算好后，Bucket 1也准备就绪，并触发它自己的reduce_scatter通信。
-
optimizer.step():- 在
optimizer.step()执行时，DeepSpeed 会确保所有桶的通信都已完成。 - 然后，它使用每个 GPU 上存储的梯度分片（
grad_partition_buffer）和优化器状态分片来更新本地的参数分片。 - 最后，通过
All-Gather同步完整的模型参数，准备下一轮迭代。
- 在
总结
从代码的角度看，“分桶”机制可以概括为以下几个核心步骤：
- 预规划 (Planning): 在训练开始前，根据模型参数的反向计算顺序和设定的桶大小，静态地决定好每个桶包含哪些参数。
- 钩子注册 (Hook Registration): 利用 PyTorch 的
register_hook功能，在每个参数上附加一个回调函数。 - 动态触发 (Dynamic Triggering): 在
backward()过程中，当一个参数的梯度计算完成后，其钩子被自动调用。 - 桶状态检查 (Bucket State Check): 钩子函数检查它所属的桶是否已经“满”了（即桶内所有参数的梯度都已就位）。
- 异步通信 (Asynchronous Communication): 一旦桶满了，就立即将其中的所有梯度打包成一个连续的张量，并启动一个异步的通信操作（对于 ZeRO-2 是
reduce_scatter）。这个通信过程与后续其他参数的梯度计算过程并行进行，从而隐藏了通信延迟，提高了训练效率。
这个机制是 PyTorch DDP 和 DeepSpeed ZeRO 实现高性能分布式训练的基石。
您这个问题非常精准，直接命中了“分桶”机制中状态管理的核心！
如果 grad_ready_hook(layer2.bias) 被调用，但它所属的桶（bucket）中的其他参数梯度还没有准备好，那么什么都不会发生。
更具体地说，grad_ready_hook 函数的执行会非常快地结束，它不会触发任何通信操作。它只是一个“检查点”，它的工作流程如下：
grad_ready_hook 的内部逻辑详解
让我们再次审视这个钩子函数的模拟实现，并关注其判断逻辑：
def grad_ready_hook(self, param):
"""
当一个参数的梯度计算好后，这个钩子函数被触发。
'param' 是刚刚计算好梯度的那个参数，例如 layer2.bias
"""
# 1. 找到这个参数属于哪个桶
bucket_index = self.param_to_bucket_map[param]
bucket = self.buckets[bucket_index]
# 2. 检查这个桶是否已经触发过通信了
# 这是一个优化，防止重复触发。
if self.ready_buckets[bucket_index]:
return # 这个桶已经处理过了，直接返回
# 3. 【核心判断】检查这个桶里的所有参数梯度是否都已计算好
is_bucket_ready = True
for p_in_bucket in bucket:
if p_in_bucket.grad is None:
# 发现桶里至少还有一个参数的梯度是 None
is_bucket_ready = False
break # 不需要继续检查了
# 4. 根据判断结果决定下一步行动
if is_bucket_ready:
# 如果所有梯度都准备好了
self.ready_buckets[bucket_index] = True # 标记这个桶为“已处理”
print(f"[Hook Triggered for {param.name}] Bucket {bucket_index} is NOW ready!")
self.trigger_communication(bucket) # 触发通信
else:
# 如果还有梯度没准备好
print(f"[Hook Triggered for {param.name}] Bucket {bucket_index} is NOT YET ready. Waiting for other gradients in the same bucket.")
# 什么也不做，直接返回。等待下一个钩子被触发。
举例说明一个桶的“集齐”过程
假设我们的模型有 layer1 和 layer2，并且 DDP 经过规划后，决定将 layer2 的权重 (w2) 和偏置 (b2) 放在同一个桶 Bucket 0 中。
反向传播的顺序是先计算 b2.grad，再计算 w2.grad。
-
loss.backward()开始。 -
PyTorch 计算
layer2的梯度。首先，layer2.bias的梯度计算完成。grad_ready_hook(layer2.bias)被调用。- 内部检查:
layer2.bias.grad不是None。layer2.weight.grad是None(因为还没计算到)。is_bucket_ready判断为False。
- 结果: 钩子函数打印一条“等待中”的消息，然后立即返回。
Bucket 0保持等待状态。
-
PyTorch 继续计算，
layer2.weight的梯度计算完成。grad_ready_hook(layer2.weight)被调用。- 内部检查:
layer2.bias.grad不是None(上一步已计算好)。layer2.weight.grad也不是None(刚刚计算好)。is_bucket_ready判断为True！
- 结果:
Bucket 0被标记为“已处理”。trigger_communication(Bucket 0)被调用，对这个桶启动异步的Reduce-Scatter。- 与此同时，
backward()继续向前传播，开始计算layer1的梯度。
为什么这个机制是高效的？
这个“等待-检查-触发”的机制确保了：
-
最大化重叠 (Overlap): 通信操作总是在最早可能的时间点被触发，即当一个完整的、可以通信的数据单元（一个桶）准备就绪时。这为通信过程与后续的计算过程（计算其他桶的梯度）的重叠创造了最大的时间窗口。
-
正确性: 保证了只有当一个桶内所有相关的梯度都计算完毕后，才会将它们打包进行通信。这避免了使用不完整的数据进行通信。
-
原子性: 从通信的角度看，一个“桶”是最小的原子单元。DDP 不会处理比桶更小的梯度片段，这有助于管理通信的复杂性和开销。
总结
当 grad_ready_hook(layer2.bias) 被调用，但它所属的桶中还有其他参数的梯度没有准备好时，这个钩子函数本质上就是一个**“状态查询器”。它会发现条件不满足，然后静默地、快速地返回**，将触发通信的“接力棒”留给桶中最后一个计算好梯度的那个参数。
只有当一个桶的**“最后一块拼图”**（即最后一个参数的梯度）到位时，这个桶的通信才会被真正触发。这个简单的判断逻辑是实现高效计算-通信重叠的关键所在。
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