分布式并行基础

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分布式并行基础#

分布式训练可以将模型训练任务分配到多个计算节点上,从而加速训练过程并处理更大的数据集。模型是一个有机的整体，简单增加机器数量并不能提升算力，需要有并行策略和通信设计，才能实现高效的并行训练。本节将会重点打开业界主流的分布式并行框架 DeepSpeed、Megatron-LM 的核心多维并行的特性来进行原理介绍。

内容大纲#

大纲	小节	链接	状态
分布式并行	01 分布式并行框架介绍	PPT, 视频
分布式并行	02 DeepSpeed 介绍	PPT, 视频
:sparkling_heart:	:star2:	:sparkling_heart:
并行实践 :computer:	CODE 01: 从零构建 PyTorch DDP	Markdown, Jupyter, 文章	:white_check_mark:
并行实践 :computer:	CODE 02: PyTorch 实现模型并行	Markdown, Jupyter, 文章	:white_check_mark:

备注#

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