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- 随着语言模型参数量和所需训练数据量的急速增长,单个机器上有限的资源已无法满足大语言模型训练的要求。需要设计分布式训练(Distributed Training)系统来解决海量的计算和内存资源要求问题。在分布式训练系统环境下需要将一个模型训练任务拆分成多个子任务,并将子任务分发给多个计算设备,从而解决资源瓶颈。但是如何才能利用包括数万计算加速芯片的集群,训练模型参数量千亿甚至是万亿的大... 随着语言模型参数量和所需训练数据量的急速增长,单个机器上有限的资源已无法满足大语言模型训练的要求。需要设计分布式训练(Distributed Training)系统来解决海量的计算和内存资源要求问题。在分布式训练系统环境下需要将一个模型训练任务拆分成多个子任务,并将子任务分发给多个计算设备,从而解决资源瓶颈。但是如何才能利用包括数万计算加速芯片的集群,训练模型参数量千亿甚至是万亿的大...
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