分布式模型訓練中的通信優(yōu)化方法：現(xiàn)狀及展望

摘要： 在進行大模型訓練時，采用分布式訓練是解決單個GPU卡或單個節(jié)點無法處理龐大模型參數(shù)和數(shù)據(jù)集的有效方法.通過將訓練任務(wù)分配給多個節(jié)點，分布式模型訓練實現(xiàn)了計算資源的并行利用，從而提高了訓練效率.然而，隨著模型規(guī)模的迅速增大，通信成為制約分布式訓練性能的瓶頸.近年來，許多研究者對分布式訓練中的通信問題進行了深入的研究，本文對相關(guān)研究進行全面的綜述，從5個不同角度對分布式訓練中的通信... （共15頁）