分布式训练数据并行效率提升

大模型分布式训练采用数据并行策略，核心在于将数据集切分后分发至多卡同步梯度，通过All-Reduce通信机制实现模型参数的一致性更新，这是解决显存瓶颈、提升训练吞吐量的标准工业实践，随着大语言模型参数量突破千亿甚至万亿级别,单机单卡的显存限制已成为制约模型迭代速度的最大障碍，业内专家指出，单纯依靠增加单卡显存不……