
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...

在过去的几年中,Transformer 架构已经成为深度学习领域最核心的基石,从 NLP 到 CV 再到多模态大模型,几乎无处不在。而注意力机制(Attention)作为 Transformer 的核心组件,其计算复杂度随序列长度呈二次增长...