本期播客深入探讨了大模型训练中的序列并行策略。ZOMI 老师详细介绍了 Colossal-AI 和 Megatron-LM 两种序列并行的实现方式,重点分析了 Ring Reduction 和基于 LayerNorm 的切分策略,并比较了这两种方法在通信开销和内存利用率上的差异。通过对 Colossal-AI 的 Ring-based 算法(Ring QK 和 Ring AV)与 Megatron-LM 的 LayerNorm 切分方法的对比,以及相关代码示例的讲解,帮助听众更好地理解如何高效处理超长序列,从而提升大模型的训练效率。
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