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大语言模型训练过程中，怎么实现算力共享，采用什么分片规则和共享策略

news 2025/12/19 23:23:15

一、算力共享的实现

二、分片规则与共享策略

三、总结

DeepSpeed、Megatron-LM是什么

DeepSpeed

ZeRO技术一般不实现调参的

ZeRO技术的实现方式

ZeRO与调参的关系

NCCL是什么

一、NCCL概述

二、NCCL的应用场景

三、举例说明

管道并行

场景设定

管道并行实现步骤

优点

举例说明（以GPT模型为例）

Megatron-LM

按照神经网络层数分片，怎么并行执行而不影响模型参数准确率，尤其在模型训练过程中

1. 数据并行与模型并行结合

数据并行

模型并行

2. 确保参数一致性

3. 监控和调整

4. 选择合适的优化算法

5. 验证和测试

6. 注意事项

参数服务器或AllReduce等策略是什么

一、参数服务器（Parameter Server）

二、AllReduce

大语言模型训练过程中，怎么实现算力共享，采用什么分片规则和共享策略

在大语言模型（LLM）训练过程中，实现算力共享、采用适当的分片规则和共享策略是至关重要的，这些措施可以显著提高训练效率、降低资源成本并加速模型的收敛。以下是对这些方面的详细阐述：

一、算力共享的实现

分布式训练框架：
- 使用如DeepSpeed、Megatron-LM等分布式深度学习框架，这些框架支持多机多卡的训练环境，能够有效地利用集群中的GPU资源进行并行计算。
- 分布式训练框架通过数据并行、模型并行或混合并行（如3D并行࿰

大语言模型训练过程中，怎么实现算力共享，采用什么分片规则和共享策略

目录大语言模型训练过程中，怎么实现算力共享，采用什么分片规则和共享策略一、算力共享的实现二、分片规则与共享策略三、总结 DeepSpeed、Megatron-LM是什么 DeepSpeed ZeRO技术一般不实现调参的 ZeRO技术的实现方式 ZeRO与调参的关系 NCCL是什么一、NCCL概…...

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0725，进程间传递文件描述符，socketpair + sendmsg/recvmsg

我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎掉了我要碎…...

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