大模型PTD并行后如何配置在GPU集群？ #大模型 #分布式并行 #分布式训练

本期播客节目介绍了大模型分布式训练中的关键概念：数据并行和流水线深度。数据并行利用多个NPU同时训练多个模型，加速训练过程，通过代码实现对数据的分配和通讯，提高训练效率。流水线深度是指模型从第一层到最后一层的过程，通过遍历流水线的深度，可以确定每个阶段起始和终点的rank。本期还介绍了数据并行在模型训练中的应用，以及偏置在模型层中的作用，着重强调了GPU计算模型并行化的重要性，通过并行化可以提高计算效率，但不建议单独使用数据并行训练超大的网络模型，应扩展切分和通讯方式提高训练效果。