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微软DeepSpeed提出的ZeRO技术分为三个阶段：Stage-1分片优化器状态可将内存需求降低约4倍，Stage-2额外分片梯度，Stage-3进一步分片模型参数
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8/21/2026
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UnverifiedZeRO由DeepSpeed团队于2020年提出，通过三个阶段消除数据并行中的冗余：ZeRO-1分片优化器状态、ZeRO-2分片梯度、ZeRO-3分片模型参数79% similarUnverifiedDeepSpeed的ZeRO优化器通过将优化器状态、梯度和模型参数分片存储，可将单卡所需显存降低至原来的1/N73% similarUnverifiedNVIDIA的Megatron-LM、Microsoft的DeepSpeed为大规模分布式训练提供基础设施，ZeRO用于降低GPU显存占用61% similarUnverifiedLoRA（Low-Rank Adaptation）的核心思想是利用 SVD 的低秩近似原理，将大模型微调成本压缩至可在消费级 GPU 上运行的规模59% similarUnverified不考虑成本时，前端编程能力排名为：参照模型 > Kimi K3 > Grok 4.6 > DeepSeek V4 Pro > DeepSeek V4 Flash59% similar
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