一、模型计算量C ≈ 6N*D其中C表示训练语言模型所需的总计算量，N表示模型参数量，D表示用于训练的语料总量，6表示每训练一个token所需的浮点计算量约为6N，其中前向计算2N，反向计算4N。注意：这里的6是针对Transformers，如果其它模型结构，还请重新确定每个参数的平均计算量。开了激活点检查activation checkpoint，这个系数是8。激活检查activation ch
一、为什么要万卡训练集群：大语言模型贼牛逼这个就不强调了哈，机器翻译，人机会话表现出巨大潜力和应用价值。模型大小和训练数据大小决定了模型能力，为实现最先进的模型，人们已经致力于万亿tokens训练具有万亿参数的大型模型。这就需要建立具有数万个GPU的大规模人工智能集群来训练LLM(大语言模型)。二、万卡训练集群的挑战：1、实现大规模高训练效率；(能不能把万卡的算力有效利用起来)2、实现大规模高稳定
视频教程: 一、分布式数据并行，模型并行的基本概念。DP DDP分布式数据并行： 1.1 数据并行 模型并行 DP DDP Zero分布式并行_哔哩哔哩_bilibili https://www.bilibili.com/video/BV1qu4m1F71p/?spm_id_from=333.788&vd_source=0ce5c2fe19670ac8e8f3860555d273e3二、Z
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