『大模型笔记』常见的分布式并行策略(分布式训练)

常见的分布式并行策略(分布式训练)

文章目录

  • 一. 为什么分布式训练越来越流行
  • 二. 常见的并行策略
    • 2.1 数据并行
    • 2.2 模型并行
    • 2.3 流水并行
    • 2.4 混合并行
  • 二. 参考文献

一. 为什么分布式训练越来越流行

  • 近年来，深度学习被广泛应用到各个领域，包括计算机视觉、语言理解、语音识别、广告推荐等。在这些不同的领域中，一个共同的特点就是 模型规模越来越大，比如 GPT-3 模型的参数量达到1750亿。即使用1024张 80 GB 的 A100，那么完整训练 GPT-3 的时长都需要1个月。
  • 模型规模的扩大，对硬件（算力、内存）的发展提出要求。然而，因为

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