大语言模型(LLM)分布式高效训练技术综述：背景、并行、计算、内存、通信、容错、展望

文章预览

大规模语言模型（LLMs），如GPT和LLaMA，以其先进的能力正在彻底改变人工智能行业。训练这些模型需要大量的GPU集群和显著的计算时间，在可扩展性、效率和可靠性方面带来了主要挑战。本调查探讨了LLMs训练系统的最近进展，包括在AI加速器、网络、存储和调度方面的训练基础设施的创新。此外，调查涵盖了并行策略，以及在分布式LLM训练中的计算、通信和内存优化。它还包括在长时间训练期间维护系统可靠性的方法。通过检查当前的创新和未来的方向，本调查旨在为改进LLM训练系统和应对持续挑战提供有价值的见解。此外，传统的基于数字电路的计算系统在满足LLMs的计算需求方面面临重大限制，凸显了需要创新解决方案，如光子计算和光子网络。 我们翻译解读最新论文：分布式大语言模型高效训练综述，文末有论文链接。 作者： 张长旺，图源 ………………………………