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ColossalAI支持哪些主要的并行训练策略?

2025-09-05 1.4 K

ColossalAI提供了三种主要的并行训练策略,可以在不同层次上优化大规模模型的训练效率:

  • 数据并行:将数据集划分为多个子集,分配到不同GPU上并行训练相同的模型。这是最常见的基本并行策略。
  • 张量并行:对模型的参数张量进行划分,在多个GPU上进行并行计算。ColossalAI支持1D、2D、2.5D和3D等多种张量并行方案。
  • 流水线并行:将模型分成多个阶段,每个阶段由特定的GPU执行,形成类似工厂流水线式的训练过程。

此外,ColossalAI还支持这些并行策略的组合使用,可以根据模型和硬件配置选择最优的并行方案。这种灵活性使其能够有效处理各类大规模AI模型的训练需求。

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