什么？单块GPU也能训练大模型了？
还是20系就能拿下的那种？？？
没开玩笑，事实已经摆在眼前：
RTX 2060 6GB普通游戏本能训练15亿参数模型；
RTX 3090 24GB主机直接单挑180亿参数大模型；
Tesla V100 32GB连240亿参数都能拿下 。

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【国产|一块3090单挑180亿参数大模型：国产开源项目这回杀疯了】相比于PyTorch和业界主流的DeepSpeed方法，提升参数容量能达到10多倍 。
而且这种方法完全开源，只需要几行代码就能搞定，修改量也非常少 。

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这波操作真是直接腰斩大模型训练门槛啊，老黄岂不是要血亏 。

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那么，搞出如此大名堂的是何方大佬呢？
它就是国产开源项目Colossal-AI 。
自开源以来，曾多次霸榜GitHub热门第一 。

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△开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI
主要做的事情就是加速各种大模型训练，GPT-2、GPT-3、ViT、BERT等模型都能搞定 。
比如能半小时左右预训练一遍ViT-Base/32，2天训完15亿参数GPT模型、5天训完83亿参数GPT模型 。
同时还能省GPU 。
比如训练GPT-3时使用的GPU资源，可以只是英伟达Megatron-LM的一半 。
那么这一回，它又是如何让单块GPU训练百亿参数大模型的呢？
我们深扒了一下原理~
高效利用GPU+CPU异构内存
为什么单张消费级显卡很难训练AI大模型？
显存有限，是最大的困难 。
当今大模型风头正盛、效果又好，谁不想上手感受一把？
但动不动就“CUDA out of memory”，着实让人遭不住 。

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目前，业界主流方法是微软DeepSpeed提出的ZeRO （Zero Reduency Optimizer） 。
它的主要原理是将模型切分，把模型内存平均分配到单个GPU上 。
数据并行度越高，GPU上的内存消耗越低 。
这种方法在CPU和GPU内存之间仅使用静态划分模型数据，而且内存布局针对不同的训练配置也是恒定的 。
由此会导致两方面问题 。
第一，当GPU或CPU内存不足以满足相应模型数据要求时，即使还有其他设备上有内存可用，系统还是会崩溃 。
第二，细粒度的张量在不同内存空间传输时，通信效率会很低；当可以将模型数据提前放置到目标计算设备上时，CPU-GPU的通信量又是不必要的 。
目前已经出现了不少DeepSpeed的魔改版本，提出使用电脑硬盘来动态存储模型，但是硬盘的读写速度明显低于内存和显存，训练速度依旧会被拖慢 。

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针对这些问题，Colossal-AI采用的解决思路是高效利用GPU+CPU的异构内存 。
具体来看，是利用深度学习网络训练过程中不断迭代的特性，按照迭代次数将整个训练过程分为预热和正式两个阶段 。
预热阶段，监测采集到非模型数据内存信息；