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网站推广软件预期效果,建设企业网站服务器,百度一下电脑版网页,wordpress打不开自定义文章以面试问答形式介绍大模型分布式训练核心技术#xff0c;包括数据并行(DP)、流水线并行(PP)、张量并行(TP)和ZeRO优化策略。详细解析各并行方式原理、适用场景及叠加条件(3D并行)#xff0c;分析多机多卡环境下的技术挑战与显存限制解决方案#xff0c;为LLM训练提供全面…文章以面试问答形式介绍大模型分布式训练核心技术包括数据并行(DP)、流水线并行(PP)、张量并行(TP)和ZeRO优化策略。详细解析各并行方式原理、适用场景及叠加条件(3D并行)分析多机多卡环境下的技术挑战与显存限制解决方案为LLM训练提供全面技术指导和优化思路。本篇来总结一些分布式训练的知识还是按照面经的形式给出希望能给到大家一些帮助。题目1 训练一个LLM需要的显存规模跟参数的关系是什么\2. 如果有N张显存足够大的显卡怎么加速训练\3. 如果有N张显卡但每个显卡显存都不足以装下一个完整的模型应该怎么办\4. PP推理时是串行的1个GPU计算但其他空闲有什么其他的优化方式\5. DP、TP、PP这3种并行方式可以叠加吗\6. 3D并行或者直接上多机多卡的ZeRO的条件是什么答案1. 训练一个LLM需要的显存跟参数的关系是什么主要公式是 模型本身占用显存 多个batch数据运算的存储 跟实际精度模型大小、中间变量计算以及batch邮官2. 如果有N张显存足够大的显卡怎么加速训练数据并行DP充分利用多张显卡的算力。3. 如果有N张显卡但每个显卡显存都不足以装下一个完整的模型应该怎么办PP流水线并行需要分层加载把不同的层加载到不同的GPU上accelerate的device_map4. PP推理时是串行的1个GPU计算但其他空闲有什么其他的优化方式流水线并行PP 横向切分也就是分层加载到不同的显卡上。张量并行TP纵向切分在 DeepSpeed 里叫模型并行MP下面来简单梳理一下DPPPTPZeRO以及其中MP的关系。DP Data parallelism数据并行算法在多个设备上都拷贝一份完整的模型参数彼此之间可以独立计算所以每个设备传入的输入数据不一样这也是为什么叫数据并行。只不过每隔一段时间比如一个batch或者若干个batch后需要彼此之间同步模型权重的梯度。PP Pipeline Parallelism属于 Model Parallelism (MP) 模型并行算法它是模型做层间划分即inter-layer parallelism。以下图为例如果模型原本有6层你想在2个GPU之间运行pipeline那么每个GPU只要按照先后顺序存3层模型即可。TP Tensor ParallelismTensor Parallelism就是对模型层内做划分也叫inter-layer parallelism。就是把一个变量分散到多个设备并共同完成某个或多个计算操作。对于单个 Tensor/Op 很大 或者模型很大如GPT3, chatGPT等的情况Tensor parallelism 的重要性非常明显。TP最好带入到不同的模型中去学习比较好的参考是Megatron-LM这个可以参考 【 深度学习并行训练算法一锅炖: DDP, TP, PP, ZeRO 】 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/581677880 另外还有GPT模型训练这个可以参考【 LLM六GPT 的张量并行化tensor parallelism方案】 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/603908668 这篇。ZeRO这个之前有比较详细的介绍。5. DP、TP、PP这3种并行方式可以叠加吗可以DPTPPP这就是3D并行。如果真有1个超大模型需要预训练3D并行是必不可少的。单卡80g可以完整加载小于40B的模型但是训练时需要加上梯度和优化器状态5B模型就是上限了更别说 activation的参数也要占显存batch size还得大。而现在100亿以下10B以下的LLM只能叫small LLM。6. 3D并行或者直接上多机多卡的ZeRO的条件是什么3D并行的基础是节点内显卡间NVLINK超高速连接才能上TP。显卡有没有NVLINK都是个问题。Zero3 需要满足通信量假设当65B模型用Zero3每一个step的每一张卡上需要的通信量是195GB3倍参数量也就 是1560Gb。万兆网下每步也要156s的通信时间非常不现实。​​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​