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《分布式训练完全指南:数据并行、模型并行与流水线并行》
是由NVIDIA提出的大规模语言模型训练框架,专门用于训练具有数百亿至千亿参数的超大规模变换器模型。Megatron-LM采用了上述三种分布式训练策略的结合,特别是在数据并行、模型并行和流水线并行方面进行了深度优化,使得它能够在多GPU和多机环境下高效训练超大规模的模型。数据并行适合于单个GPU内存能容纳模型的情况,通常用于较小的模型。模型并行适用于当模型过大,无法容纳在单个GPU上的情况,它将模型拆分为多个部分,分配到不同的GPU上。流水线并行。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146237023
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