
DeepSpeed ZeRO 优化技术详解:从原理到实战,掌握大模型分布式训练的核心
引言:大模型训练的内存困境 随着GPT-4、Llama 3、Qwen等大语言模型(LLM)的参数规模突破千亿甚至万亿级别,单张GPU的显存早已无法容纳完整的模型训练。以Llama 3 70B为例,仅模型权重(FP16)就需要约140GB显存...

引言:大模型训练的内存困境 随着GPT-4、Llama 3、Qwen等大语言模型(LLM)的参数规模突破千亿甚至万亿级别,单张GPU的显存早已无法容纳完整的模型训练。以Llama 3 70B为例,仅模型权重(FP16)就需要约140GB显存...
引言:为什么网络通信成为AI集群的”必争之地” 随着大模型参数规模突破千亿乃至万亿级别,分布式训练已成为AI基础设施的标配。然而,当我们将计算任务分散到数十甚至数千张GPU上时,一个严峻的问题随之浮现:计算可以并行,...

引言:为什么需要分布式训练? 随着深度学习模型的规模不断增长,单张GPU卡已经难以满足大多数实际生产场景的训练需求。从BERT(3.4亿参数)到GPT-3(1750亿参数),再到LLaMA系列和最近流行的DeepSeek、Qwen等大语言模...