大模型并行训练显存管理

大模型分布式训练的核心在于将模型、数据和计算资源在三维空间（数据并行、张量并行、流水线并行）中进行高效切分与协同，以解决显存墙和通信瓶颈问题，为什么传统训练方式跑不动千亿参数模型在单机单卡时代，我们习惯了把整个模型加载到显存里，但随着模型参数量突破千亿甚至万亿级别，这种“全量加载”的思路直接撞上了显存容量的天花……