什么是ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）？

ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）是一种针对大规模深度学习训练的优化技术，由微软研究院开发，其核心在于通过消除模型参数、梯度和优化器状态在分布式系统中的冗余存储，显著减少内存占用，从而支持在有限硬件资源下训练超大规模模型（如拥有数万亿参数的神经网络）。

在AI产品开发的实际落地中，ZeRO技术大幅降低了训练成本和时间，使产品团队能够高效迭代大型语言模型或视觉模型，加速了从原型到部署的全流程，为创新应用（如智能客服或内容生成系统）提供了可靠支撑。