[分布式训练与TorchTitan] PyTorch中的Async Tensor Parallelism介绍

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来源：https://discuss.pytorch.org/t/distributed-w-torchtitan-introducing-async-tensor-parallelism-in-pytorch/209487 。这个论坛讨论介绍了PyTorch中新实现的异步张量并行(Async-TP)技术。该技术通过将通信和计算操作分解并重叠执行，显著提升了大规模语言模型训练的性能。在Llama3系列模型上的测试表明，该技术可以使前向传播速度提升20-29%，端到端训练速度提升约8%。文章详细讨论了实现过程中的技术挑战，包括通信开销和计算效率问题，并提出了相应的解决方案。目前该技术已集成到TorchTitan中，可通过torch.compile或eager模式使用，但仍存在一些限制，如需要NVSwitch支持且仅适用于节点内配置等。这项技术对提升大规模分布式训练效率具有重要意义。 [分布式训练与TorchTitan] PyTorch中异步张量并行的介绍 摘要 我们在PyTorch中实现了实验性的异步张量并行支持。 我们将其集成到Tor ………………………………