FSDP（Fully Sharded Data Parallel）是一种分布式训练策略，旨在高效地训练大型深度学习模型。FSDP 是 PyTorch 中的一项技术，它通过对模型的参数进行完整的切片（shard），来最大化内存使用效率，并减少跨设备的通信开销。这对于需要处理大规模模型（例如可以有几十亿甚至上百亿个参数的模型）特别有用。

以下是 FSDP 训练的一些关键点：

1. 参数切片（Sharding）：

   • FSDP 将模型的权重参数在多个 GPU 设备上进行切片。每个设备仅持有一部分的参数，这种方法降低了单个 GPU 的内存需求。
   • 通过这种分割，FSDP 可以训练比单个 GPU 内存更大的模型。

2. 通信优化：

   • FSDP 在前向和后向传播过程中只在必要时进行参数的重建（all-gather），从而减少了不必要的数据传输。
   • 这种方法能够有效地降低跨节点和跨设备通信的带宽需求。

3. 支持动态计算图：

   • 像 PyTorch 这样支持动态图（dynamic computational graph）的框架可以利用 FSDP 来适应动态变化的图结构。

4. 兼容性：

   • FSDP 是对 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（DDP）的扩展。它保持了与 DDP 的接口兼容，但提升了在极大规模模型训练时的性能。

FSDP 的目标是帮助研究人员和工程师突破单机训练内存限制，从而可以在现有硬件基础设施上有效地训练极大型号。它的高效内存利用和减少通信的特点，使得它在大规模的语言模型、图像生成模型的训练中广受欢迎。

要在 PyTorch 中使用 FSDP，用户需要熟悉 PyTorch 分布式训练的基础设施，并可能需要配置自己的集群环境以支持大型并行训练任务。