How to Train Really Large Models on Many GPUs?

摘要

探討如何將大型神經網路模型在多台 GPU 上高效訓練。作者介紹了資料並行、計算並行、分層並行、分塊並行以及分塊並行等並行策略，並深入分析了混合精度訓練、ZeRO 最佳化器以及稀疏化專家混合模型（MoE）等技術如何解決記憶體瓶頸與訓練效率問題。

This article discusses how to efficiently train large neural network models across multiple GPUs. It covers parallel strategies like data and computation parallelism, layer and block parallelism, and techniques such as mixed-precision training and ZeRO optimizers to overcome memory bottlenecks.

重點

• 使用資料並行與計算並行解決記憶體限制。
• 採用分層並行與分塊並行減少訓練等待時間。
• 混合精度與 ZeRO 最佳化器大幅降低記憶體消耗。

提到的工具與公司

• ZeRO
• Adam
• Adafactor
• MoE
• GEMM
• GeLU

適合誰看

AI 工程師、機器學習研究者或欲學習大型模型訓練技術的開發者。

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講者

Lilian Weng

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