Megatron分布式优化器

问题分析

在数据并行（Data Parallelism，DP）框架下，各计算设备在梯度聚合（All-Reduce）前独立执行任务，实现高效并行处理。然而，All-Reduce操作后，所有设备基于相同的梯度、参数及优化器状态执行一致的更新流程，这不仅导致了计算资源的冗余，也增加了存储负担，影响整体效率。

解决方案

为解决上述问题，引入分布式优化器策略，其核心在于将原本集中式的计算与存储需求分散至各个设备上，通过优化通信机制确保各设备间的协同作业。具体而言，该策略将重复的内存分配和计算任务分解，并借助高效通信机制进行信息交换，从而在不牺牲最终结果的前提下，显著降低内存占用与计算时间。

使用场景

当DP规模大于1时，将优化器状态均匀分布于各DP组中，通过Reduce-Scatter操作对梯度进行局部更新，随后，各DP组独立完成权重的部分更新。最终，通过一次All-Gather操作汇总所有模型权重，实现全局同步，确保模型一致性。

使用方法

在部署分布式优化器时，只需在脚本中加入以下配置：

--use-distributed-optimizer      # 启用分布式优化器功能

使用效果

启用分布式优化器后，系统能够显著减少内存消耗，提升计算资源的利用率，从而在保证模型训练质量的同时，实现更高效的并行计算性能。