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。
この答えは記事から得たものである。DualPipe：大規模AIモデルの学習効率を向上させる双方向パイプライン並列アルゴリズム（DeepSeek Open Source Week Day 4）について
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お手玉
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