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怎样提升多GPU集群上的模型训练效率？

2025-09-05

1.4 K

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：基础配置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）

进阶技巧：

使用colossalai.launch_from_torch简化分布式启动
配置gradient_accumulation平衡通信开销
启用continuous_batching处理不等长输入

最佳实践：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。

本答案来源于文章《ColossalAI：提供高效大规模AI模型训练解决方案》

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