大模型训练显存不足怎么解决

大模型分布式训练中的张量并行（Tensor Parallelism）通过将单个层的计算切分到多张显卡上，显著降低了显存占用并提升了推理与训练吞吐量，是目前突破单卡显存瓶颈的核心技术路径，随着大语言模型参数规模突破千亿甚至万亿大关，单机单卡的显存容量已无法容纳完整的模型权重，传统的模型并行或数据并行策略在面对超大……