浅析大规模AI训练中的数据与模型并行技术

理解大规模AI训练中的数据并行与模型并行

现代人工智能模型的规模早已超出单个图形处理器的能力极限。训练这些模型需要智能地将工作负载分散到数据、计算和设备上，同时确保一切保持同步。这个过程被称为并行，它构成了诸如GPT、LLaMA和Gemini等大规模深度学习系统的支柱。

其核心有两种基本方法：数据并行和模型并行。理解这两种方法以及它们的混合形式与优化策略，对于了解当今大型模型的实际训练过程至关重要。

数据和模型并行是深度学习模型分布式训练的两种主要策略。数据并行将训练数据分割到多个设备上，每个设备拥有模型的完整副本，然后汇总结果以更新模型。模型并行则将单个大型模型分割到多个设备上，每个设备针对同一批数据计算模型的不同部分。

1. 数据并行：分割数据，复制模型

数据并行基于一个简单但强大的理念：每个图形处理器都保存一份完整的模型副本，但处理不同的数据批次。