DeepSpeed

Identity

• DeepSpeedはMicrosoftが開発する深層学習最適化ライブラリで、分散学習・推論を容易かつ効率的にすることを目的としている。検証待ち GitHub - deepspeedai/DeepSpeed

Capability

• DeepSpeedはMicrosoftが開発する深層学習最適化ライブラリで、分散学習・推論を容易かつ効率的にすることを目的としている。検証待ち GitHub - deepspeedai/DeepSpeed
• DeepSpeedはZeRO・ZeRO-Infinity・3D-Parallelism・Ulysses Sequence Parallelism・DeepSpeed-MoE等の技術により大規模モデルの分散学習を実現する。検証待ち Training Overview and Features - DeepSpeed

Credibility

• DeepSpeedは2026年5月にAMD GPU向けのSystem DMA（SDMA）対応をZeRO-3に追加する等、継続的に開発が行われている。検証待ち Latest News - DeepSpeed

Use Case

• Hugging Faceのブログ記事（2022年7月14日）は、176Bパラメータの多言語モデルBLOOMの学習にDeepSpeedのZeRO-DPシャーディング・パイプライン並列・bfloat16対応オプティマイザがMegatron-LMのテンソル並列と組み合わされ、A100 GPU 384基・約3.5か月をかけて学習が行われたと報告している。検証待ち The Technology Behind BLOOM Training

Constraints / Current Status

• DeepSpeedはZeRO・ZeRO-Infinity・3D-Parallelism・Ulysses Sequence Parallelism・DeepSpeed-MoE等の技術により大規模モデルの分散学習を実現する。検証待ち Training Overview and Features - DeepSpeed
• DeepSpeed開発チームが2021年4月にarXivで発表した論文『ZeRO-Infinity』は、GPU・CPU・NVMeメモリを統合活用する異種メモリシステムにより、コード改変なしに単一DGX-2ノードで兆パラメータ規模モデルの学習・ファインチューニングを可能にし、512基のV100 GPUで25ペタフロップス超（ピークの40%）を達成したと報告している。検証待ち ZeRO-Infinity: Breaking the GPU Memory Wall for Extreme Scale Deep Learning

Key References

• メモリ制約の厳しい環境でも超大規模モデルを学習したい場合、なぜDeepSpeedが選択肢として推奨されますか？
• DeepSpeedとはどのようなライブラリですか？
• DeepSpeedは他の分散学習ライブラリと何が違いますか？

Competitors

• Colossal-AI— Colossal-AIとDeepSpeedは、いずれも大規模モデルの分散学習を最適化するフレームワークとして同一市場で競合する。

Part of

• Microsoft— DeepSpeedはMicrosoftが開発する深層学習最適化ライブラリである。

Integrates With

• Megatron-LM— DeepSpeedとMegatron-LMはMegatron-DeepSpeedとして統合利用される実績がある。
• Accelerate— AccelerateはDeepSpeedを含む複数の分散学習フレームワークを単一インターフェースに統合している。