LLM高性能并行训练技术

研究背景与意义

• 深度学习的重要性：人工智能成为国际竞争焦点，深度学习是其核心技术，在众多领域取得突破，推动社会向智能化跃升。
• 面临的挑战：数据、模型规模呈指数级增长，硬件算力发展滞后。单个 GPU 难以满足大规模模型训练需求，分布式训练面临通信和内存瓶颈。

相关技术与研究现状

• 分布式训练

  • 数据并行：每个计算节点持有模型完整副本，处理小批量训练样本子集，通过 All - Reduce 或参数服务器架构实现全局梯度通信。已有工作探索通信优化技术，如梯度稀疏化、通信调度等，但需平衡压缩率和精度损失，且不同互联架构影响性能。

  • 模型并行