
TensorFlow 2.x分布式训练实战:从MirroredStrategy到MultiWorkerMirroredStrategy
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...

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...
MultiWorkerMirroredStrategy (MWMS) 是 TensorFlow 2.x 中用于多机多卡同步训练的首选策略。它通过在每个 Worker 的 GPU 上复制模型权重,并在梯度计算后使用 All-reduce 操作...