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：Configuração básica
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）
Dicas avançadas:
- fazer uso de
colossalai.launch_from_torch简化分布式启动 - configurar
gradient_accumulation平衡通信开销 - começar a usar
continuous_batching处理不等长输入
Práticas recomendadas: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。
Essa resposta foi extraída do artigoColossalAI: fornecendo soluções eficientes de treinamento de modelos de IA em grande escalaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样提升多GPU集群上的模型训练效率？
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch