多维并行加速训练方案
核心策略：ColossalAI提供三种互补的并行方式：
- 数据并行：Grundlegende Konfiguration
DataParallel(model)适合小规模集群 - 张量并行：2.5D模式（需4的倍数GPU）可实现<90%的线性加速比
- 流水线并行：
num_stages参数应设为GPU数量/N（N=单卡可容纳的模型层数）
Tipps für Fortgeschrittene:
- ausnutzen
colossalai.launch_from_torch简化分布式启动 - konfigurieren.
gradient_accumulation平衡通信开销 - .
continuous_batching处理不等长输入
Bewährte Praktiken:千亿参数模型推荐组合使用2D张量并行+4阶段流水线并行。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelColossalAI: Effiziente Lösungen für das Training von KI-Modellen in großem Maßstab bereitstellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样提升多GPU集群上的模型训练效率？
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