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分布式算法
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什么是大模型?大模型模型参数量实在太大,需要分布式并行训练能力一起来加速训练过程。分布式并行是在大规模AI集群上工作的,想要加速就需要软硬件协同,不仅仅要解决通信拓扑的问题、集群组网的问题,还要了解上层MOE、Transform等新兴算法。通过对算法的剖析,提出模型并行、数据并行、优化器并行等新的并行模式和通信同步模式,来加速分布式训练的过程。最小的单机执行单元里面,还要针对大模型进行混合精度、梯度累积等算法,进一步压榨集群的算力!
希望这个系列能够给大家、朋友们带来一些些帮助,也希望自己能够继续坚持完成所有内容哈!
**内容大纲**
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| 大纲 | 小节 | 链接 |
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| 分布式集群 | 01 基本介绍 | `PPT <./01. |
| | | introduction.pdf>`__, |
| | | `视频 `__ |
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| 分布式集群 | 02 AI集群服务器架构 | `PPT <./02. |
| | | architecture.pdf>`__, |
| | | `视频 `__ |
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| 分布式集群 | 03 AI集群软硬件通信 | `PPT <./03.c |
| | | ommunication.pdf>`__, |
| | | `视频 `__ |
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| 分布式集群 | 04 集合通信原语 | `PPT <./ |
| | | 04.primitive.pdf>`__, |
| | | `视频 `__ |
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| 分布式算法 | 05 AI框架分布式功能 | `PPT |
| | | <./05.system.pdf>`__, |
| | | `视频 `__ |
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:maxdepth: 2
01.challenge
02.algorithm_arch
03.algorithm_sota