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AI 综述
2024年4月23日,Prime Intellect 发布文章,探讨如何在全球分布式 GPU 集群上训练大模型,以应对闭源阵营动辄数十万块 H100 的算力优势。文章梳理了数据并行、张量并行、流水线并行三种基础方法,并重点介绍 Google DeepMind 的 DiLoCo:每 500 步才同步一次梯度,把 1B 模型 2GB 梯度的 16 秒通信摊到数分钟计算中,同时提升对异构硬件和节点增减的容错能力。
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最新进展 · 正式报道
Prime Intellect 谈全球分布式训练的最新技术事件进展
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- 来源：Prime Intellect
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4月23日
Prime Intellect一手
Prime Intellect 谈全球分布式训练的最新技术
Prime Intellect 发布文章，探讨如何在全球分布式 GPU 集群上训练大模型，以应对闭源阵营动辄数十万块 H100 的算力优势。文章梳理了数据并行、张量并行、流水线并行三种基础方法，并重点介绍 Google DeepMind 的 DiLoCo：每 500 步才同步一次梯度，把 1B 模型 2GB 梯度的 16 秒通信摊到数分钟计算中，同时提升对异构硬件和节点增减的容错能力。