大模型分布式训练并行技术（一）概述

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大模型分布式训练并行技术（一）综述引言为了训练最大的 Llama 3 模型，Meta 结合了三种并行化方式：数据并行化、模型并行化和管道并行化。当同时在 16K GPU 上进行训练时，他们最高效的实现实现了每 GPU 超过 400 TFLOPS 的计算利用率。他们在两个定制的 24K GPU 集群上进行了训练运行。为了最大限度地延长 GPU 的正常运行时间，他们开发了一种新的训练堆栈，可以自动检测、处理和维护错误。他们还大大改进了硬件可靠性和无声数据损坏检测机制，并开发了新的可扩展存储系统，减少了检查点和回滚的开销。这些改进使总体有效训练时间缩短了 95% 以上，与 Llama 2 相比，将 Llama 3 的训练效率提高了约三倍。