5.2.1.2 多 GPU 分片（Multi-GPU Sharding）策略

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5.2.1.2 多 GPU 分片（Multi-GPU Sharding）策略 5.2.1.2 多 GPU 分片策略：破解 All-Reduce 通信墙——计算与通信重叠的极致调优在深度学习的高原上，当模型参数量突破百亿大关，单张 NVIDIA GPU 的显存和算力便如同独木舟面对滔天巨浪，显得力不从心。此时，多 GPU 分片策略便成为了我们手中的方舟。然而，仅仅将模型切片并分散到不同的 GPU 上，并不意味着性能的线性提升。相反，这往往是另一个噩梦的开始。作为实战工程师，我们常常发现，随着 GPU 数量的增加，训练速度不仅没有如预期般飞升，反而因为通信开销的激增而陷入泥潭。本文将抛开教科书式的泛泛而谈，直击多 GPU 分片中最令人头疼的痛点：通信瓶颈。