标签：分布式训练

2026-07-22andy阅读(53)

一、引言：当模型参数放不进单卡显存时 随着大语言模型规模的不断膨胀，从 BERT-base 的 1.1 亿参数到 Llama 3 的 4050 亿参数，单张 GPU 的显存早已无法承载完整的模型训练。即便是拥有 80GB HBM3 显存的 ...

2026-07-14andy阅读(82)

引言：为什么PyTorch 2.x的性能优化至关重要 随着深度学习模型规模的持续增长——从数百万参数的ResNet到数千亿参数的大语言模型——训练和推理的效率已成为机器学习工程师面临的首要挑战。PyTorch 2.x系列的发布标志着深度学习...

2026-07-06andy阅读(97)

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...

2026-06-27andy阅读(196)

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，...

2026-06-24andy阅读(143)

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...