zero主要用于数据并行
对于大模型来说，内存主要用来保存模型状态，主要有
- 模型参数，梯度（梯度和模型大小是一样的），优化器状态（adam中需要保存momentum和variance信息）。
- 所有中间值（gpipe使用重算解决这个问题），临时buffer，内存碎片化
半精度训练：
模型某层的w，和层的输入输出，都使用fp16
例如，Wx = y ，这三者都是fp16
但是有一个问题，fp16通常精度不够，加着加着就炸了，或者，太小的情况一直加都是0。
这个情况在累积权重（不断把梯度的东西加进来）的时候会出现，所以如果权重也是fp16的话，可能加半天都加不动。
所以权重更新使用fp32，也即是权重还有一个fp32的copy，作梯度更新的时候使用fp32，然后转成fp16，再参与前向后向计算。
假设模型n个可学习参数，那存fp16的参数和梯度各需要2n和2n个bytes，（一个fp16需要2个byte，1个byte是8bit），还有fp32的内存是权重，momentum，variance，各需要4n,4n,4n,共12n。
所以计算前向和反向只需要4n个bytes，但是为了更新的时候需要存12n个bytes。
zero 1
12ψ / n，n为多少张卡
