2025年11月20日
PyTorch 分布式训练底层原理与 DDP 实战指南
摘要： 深度学习模型参数量和训练数据集的爆炸式增长，以 Llama 3.1 为例：4050 亿参数、15.6 万亿 token 的训练量，如果仅靠单 GPU可能需要数百年才能跑完，或者根本无法加载模型。 并行计算（Parallelism）通过将训练任务分发到多个 GPU（单机多卡或多机多卡），并利用通信原语 阅读全文
posted @ 2025-11-20 21:59 deephub 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)