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“LLM训练”中的“分布式训练并行技术”
分布式训练并行技术
数据并行
流水线并行:按阶段（stage）进行切分
张量并行
序列并行
多维混合并行
自动并行
MOE并行
重要的分布式AI框架
“LLM训练”中的“分布式训练并行技术”
随着深度学习技术的不断发展，特别是Transformer和MOE架构的提出，深度学习模型的规模已经能够轻松突破上万亿参数。然而，传统的单机单卡训练模式已经无法满足这种超大规模模型的训练需求。因此，分布式训练技术应运而生，它允许我们使用单机多卡甚至多机多卡来进行大模型的训练。
分布式训练的首要目标是利用A集群等高性能计算资源，使深度学习算法能够从大量数据中高效地训练出性能优异的大模型。为了实现这一目标，我们需要根据硬件资源与数据/模型规模的匹配情况，对计算任务、训练数据和模型进行划分，从而进行分布式训练。
分布式训练并行技术
包括数据并行、流水线并行、张量并行、序列并行、多维混合并行、自动并行、MOE并行等。这些并行技术各有特点，可以根据具体的模型规模和硬件资源情况进行选择和组合，以实现最优的训练效果。
以下是数据并行、流水线并行、张量并行、序列并行、多维混合并行、自动并行以及MOE（Model-parallel Over Ed
