大模型分布式训练并行技术（六）-多维混合并行

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本文主要介绍了大模型分布式训练的多维混合并行技术。随着Transformer、MOE架构的提出，深度学习模型的规模不断增大，传统的单机单卡模式已经无法满足训练需求。为了实现分布式训练，需要考虑计算任务、训练数据和模型的划分，并结合数据并行、流水线并行、张量并行等技术。在超大模型预训练中，通常会组合多种并行技术，如DP + PP和3D并行。此外，介绍了ZeRO和CodeGeeX等业界大模型混合并行策略。该文对大模型分布式训练并行技术进行了详细讲解。
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