DeepSpeed与Megatron的区别和联系

	DeepSeed	DeepSeed代表性功能	Megatron	Megatron代表性功能	备注
GPU底层优化	有	开创性的全栈 GPU 内核设计FP6 量化	更牛逼	Fused CUDA Kernels	毕竟Megatron是Nvidia亲儿子，底层优化信手拈来。
数据并行	更牛逼	Zero系列的分布式数据并行方案	有	优化器分片	Megatron也做了类似Zero1的优化器分片，但数据并行没有deepspeed强
模型并行	有		更牛逼		Megatron的张量并行很牛

1、GPU底层优化

Megatron是Nvidia搞的，那必然对Nvidia GPU有着特定的优化。Megatron-Core 提供核心构建模块，例如注意力机制、转换器模块和层、归一化层和嵌入技术等，这些模块必然做了特定优化。

DeepSpeed也做了GPU底层优化，例如：DeepSpeed开创性的全栈 GPU 内核设计FP6 量化。

DeepSpeed/blogs/deepspeed-fp6/03-05-2024/README.md at master · microsoft/DeepSpeed · GitHub

2、数据并行

DeepSpeed的数据并行相比于Megatron做的更牛逼。

DeepSpeed数据并行有很多种策略，例如：Zero1、Zero2、Zero3、Zero++等，这些分布式策略可参考教程：

ZeRO++ 分布式数据并行 视频教程 《ZeRO++: Extremely Efficient Collective Communication for Large Model Training》-CSDN博客

Megatron做了分布式优化器(优化器分片类似于Zero1)。

DeepSpeed官方也用图示说明了，DeepSpeed的数据并行做的更牛逼。

该图描述了与单独使用 Megatron-LM 相比，DeepSpeed（将 ZeRO 驱动的数据并行性与 NVIDIA Megatron-LM 的模型并行性相结合）的系统吞吐量改进。

哈哈哈，DeepSpeed的数据并行于Megatron的模型并行结合，这是不是也说明了，Megatron的模型并行做的更好。

3、模型并行

哈哈哈，如上图所示，DeepSpeed的数据并行于Megatron的模型并行结合，这是不是也说明了，Megatron的模型并行做的更好。

DeepSeed官方教程里面，模型并行一节专门讲了将DeepSeed的数据并行与Megatron的模型并行集成。链接：Megatron-LM GPT2 - DeepSpeed

Megatron官方教程里面，也提到利用DeepSpeed和Megatron共同训练模型。[2201.11990] Using DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B, A Large-Scale Generative Language Model (arxiv.org)

哈哈哈，现在DeepSpeed与Megatron明显的合作共赢啊！

视频教程

该文档还在持续更新中，后续有必要视频教程的话，视频教程会放在这，欢迎关注。

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