Horovod 與 DeepSpeed 的選擇

選擇 Horovod 還是 DeepSpeed，應該根據 模型大小、硬體資源、以及 訓練擴展需求 來做決定。

模型大小

• 中小型模型（1B～10B參數以內）：
  • Horovod 或 PyTorch DDP 都非常合適 → 只需要數據並行就能輕鬆 scale-out。
• 大型模型（10B～50B）：
  • Horovod 能 scale 但你會很快遇到 GPU 記憶體瓶頸（梯度和參數要每張 GPU 各自維護一份）。
  • DeepSpeed 的 ZeRO Stage 2 開始能顯著減少顯存消耗 → 更適合。
• 超大型模型（50B 以上，像 GPT-3、LLaMA-3 級別）：
  • Horovod 完全不適用（顯存無法負荷）。
  • DeepSpeed ZeRO Stage 3 或結合 Megatron-LM 的 tensor parallel 才是必須選擇。

硬體資源

• 單機多 GPU、或有小型集群（幾台伺服器）：
  • Horovod 用起來簡單直接，能快速 scale 訓練速度，尤其做 image-classification、BERT base 這種模型。
• 大型 GPU 集群（數十～上百張 GPU）：
  • DeepSpeed 在 pipeline parallel、模型並行、混合精度等方面支援完整，能最有效發揮集群效能。

訓練需求

• 只是想把單機訓練流程平移到多機多卡 → Horovod
• 想大幅擴展模型規模、有效利用 GPU 記憶體 → DeepSpeed

其他差異

項目	Horovod	DeepSpeed
並行模式	數據並行	數據+模型+流水線並行
模型大小支援	常規模型（10B 以下）	大模型/超大模型（10B～千億）
顯存優化	無，梯度全量同步	ZeRO 顯存分片，大幅降低顯存需求
安裝複雜度	簡單、少依賴	較複雜，需要 CUDA 環境與 DeepSpeed ops 編譯