转载原文地址LLM 单机训练的瓶颈LLM越来越大，单机显存不足训练速度不足分布式并行训练方向LLM可以从三个角度来进行分布式拆分：数据并行（应用最广）模型并行/流水线并行/层间并行（不同叫法）张量并行/层内并行（不同叫法）甚至可以三种并行方式同时应用，最大化利用显存和加速训练。数据并行将原始数据分割成不同的不想交子集，不同计算设备分别处理子训练集。由于每个计算设备都独立存储着完整的模型副本，因此各
还在为大模型显存不足而烦恼吗？7B模型需要多少显存？LoRA如何节省显存？这篇万字长文将彻底搞懂大模型显存计算，让你在有限硬件上训练大模型！ 大模型显存计算器? 开篇：为什么显存计算是大模型时代的核心技能？在AI飞速发展的今天，你是否遇到过这些困境：? 硬件成本高企 - A100/H100显卡价格昂贵，中小企业难以承受? 显存不足限制 - 24GB显卡跑不动7B模型，40GB显卡训练13
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