PyTorch 分布式训练底层原理与 DDP 实战指南

PyTorch 分布式训练底层原理与 DDP 实战指南

news/2025/11/20 22:03:30/文章来源:https://www.cnblogs.com/deephub/p/19249699

深度学习模型参数量和训练数据集的爆炸式增长，以 Llama 3.1 为例：4050 亿参数、15.6 万亿 token 的训练量，如果仅靠单 GPU可能需要数百年才能跑完，或者根本无法加载模型。

并行计算（Parallelism）通过将训练任务分发到多个 GPU（单机多卡或多机多卡），并利用通信原语同步状态，能让训练过程变得可控且高效。

本文讲详细探讨Pytorch的数据并行（Data Parallelism）

https://avoid.overfit.cn/post/11d9f5d9b4fc4cd49cf1b8f97f09252f

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