Hugging Face 发布了高效的跨 GPU 大语言模型训练指南

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作者 | Daniel Dominguez 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 Hugging Face 发布了 《超大规模实战指南：在 GPU 集群上训练大语言模型（LLMs）》，这是一份开源指南，详细探讨了跨 GPU 集群进行大语言模型训练的方法和技术。该指南基于使用多达 512 个 GPU 进行的超过 4000 次扩缩实验，重点是优化吞吐量、GPU 利用率和训练效率。其目标是为从事大规模模型训练的研究人员和工程师提供实用的指导，提供可复现的基准测试、实现细节和性能优化。 指南涵盖了扩展 LLM 训练所必需的各种并行策略。数据并行（Data Parallelism，DP） 使多个 GPU 能同时处理不同批次的数据，而张量并行（Tensor Parallelism，TP） 则通过在 GPU 之间分配模型权重来平衡内存使用和计算负载。流水线并行（Pipeline parallelism，PP） 将模型拆分为多个分布在不同 GPU 上的段，使得模型的不同部分可以并 ………………………………