大模型千卡訓練總結

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原標題：大模型千卡訓練總結
關鍵字：知乎,梯度,節點,侵權,通信
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：0字

內容摘要：

開講預約導讀文章轉載自知乎，作者為你的真實姓名，本文只作者對知乎問題“如何判斷候選人有沒有千卡GPU集群的訓練經驗？”的回答和總結。
原文地址：https://www.zhihu.com/question/650979052/answer/3501160453
本文只做學術/技術分享，如有侵權，聯系刪文。最近看到知乎一個回答，把千卡訓練的難度吹上天了。但其實真正用過千卡就會發現也就那么幾個點。于是想寫一篇文章簡單講講。
本文將包括3個部分：首先我們將討論千卡訓練的難題，以及應該在什么時候使用千卡訓練；接著，我們將討論如何在一千張卡上開始訓練，如何讓他達到近乎線性的性能提升；最后我們將展開討論一些千卡訓練當中仍然懸而未決（至少對于開源社區來說）的問題。
01為什么千卡訓練是困難的？千卡訓練和八卡訓練的區別是—顯卡多了一百多倍。
這意味著什么呢？
通信時間增加
故障概率增加
這倆問題都很好理解。
時間上，PyTorch內部支持NCCL/Gloo/MPI三個通信后端（請務必使用NCCL。其中AllReduce操作會會根據具體硬件配置走Ring AllReduce和Tree AllReduce

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