DeepSeek-V3 作为当前领先的大语言模型，其训练过程面临内存墙和通信瓶颈的双重挑战。DualPipe 通过分阶段优化策略，将模型参数、优化器状态和梯度数据智能分配到多节点 GPU 集群中，有效解决了单卡显存不足的问题。技术实现上，算法采用梯度累积与微批次流水线并行的组合策略，支持模型参数规模线性扩展到万亿级别。在基于 NVIDIA H800 GPU 集群的实际测试中，DualPipe 成功将千亿参数模型的训练效率提升2-3倍，验证了其在超大规模场景下的独特优势。
本答案来源于文章《DualPipe：双向流水线并行算法，提升大规模AI模型训练效率（DeepSeek 开源周第四天）》
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