分布式模型訓(xùn)練中的通信優(yōu)化方法：現(xiàn)狀及展望

摘要： 在進(jìn)行大模型訓(xùn)練時(shí)，采用分布式訓(xùn)練是解決單個(gè)GPU卡或單個(gè)節(jié)點(diǎn)無法處理龐大模型參數(shù)和數(shù)據(jù)集的有效方法.通過將訓(xùn)練任務(wù)分配給多個(gè)節(jié)點(diǎn)，分布式模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)了計(jì)算資源的并行利用，從而提高了訓(xùn)練效率.然而，隨著模型規(guī)模的迅速增大，通信成為制約分布式訓(xùn)練性能的瓶頸.近年來，許多研究者對(duì)分布式訓(xùn)練中的通信問題進(jìn)行了深入的研究，本文對(duì)相關(guān)研究進(jìn)行全面的綜述，從5個(gè)不同角度對(duì)分布式訓(xùn)練中的通信... （共15頁）