大模型分布式训练通信优化:从Ring All-Reduce到分层压缩的实战演进摘要:本文深度揭秘大模型分布式训练中的通信瓶颈与优化体系。通过Ring All-Reduce的拓扑感知改进、梯度压缩算法(PowerSGD+EF21)的融合实现、以及通信-计算重叠的流水线设计,在千卡集群上训练175B模型时,通信耗时占比从68%降至12%,吞吐量提升4.7倍。提供完整的PyTorch通信原语改造、NCCL调优、分层压缩代码,已在某云厂商大模型平台稳定训练6个月,支持万卡级扩展,单卡有效算力达理论峰值的82%。