分布式训练

将数据切分成N份,采用NCCL异步通信,让all_gather+matmul尽量Overlap本文演示了如何将数据切分成N份,采用NCCL异步通信,让all_gather+matmul尽量Overlap

deepspeed docker集群实现多机多卡训练----问题记录及解决方案资源汇总问题1：deepspeed socketStartConnect: Connect to 172.18.0.3<54379> failed : Software caused connection abort 有效方案：【博客园-高颜值的杀生丸】deepspeed 训练多机多卡报错 ncclSystemError Last error

大模型训练框架DeepSpeed使用入门(1): 训练设置官方文档直接抄过来，留个笔记。 https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/initialize.html

华为云开发者联盟

理论+实践，带你了解分布式训练本文分享自华为云社区《大模型LLM之分布式训练》，作者：码上开花_Lancer。随着语言模型参数量和所需训练数据量的急速增长，单个机器上有限的资源已无法满足大语言模型训练的要求。需要设计分布式训练（Distributed Training）系统来解决海量的计算和内存资源要求问题。

Pytorch DistributedDataParallel（DDP）教程二：快速入门实践篇在上一篇文章中，简单介绍了Pytorch分布式训练的一些基础原理和基本概念。简要回顾如下：1，DDP采用Ring-All-Reduce架构，其核心思想为：所有的GPU设备安排在一个逻辑环中，每个GPU应该有一个左邻和一个右邻，设备从它的左邻居接收数据，并将数据汇总后发送给右邻。通过N轮迭代以后，每个设备都拥有全局数据的计算结果。

Pytorch DistributedDataParallel（DDP）教程一：快速入门理论篇随着深度学习技术的不断发展，模型的训练成本也越来越高。训练一个高效的通用模型，需要大量的训练数据和算力。在很多非大模型相关的常规任务上，往往也需要使用多卡来进行并行训练。在多卡训练中，最为常用的就是分布式数据并行（DistributedDataParallel, DDP）。但是现有的有关DDP的教程和博客比较少，内容也比较分散繁琐。在大多数情况下，我们只需要学会如何使用即可，不需要特别深入地了解原理。为此，写下这个系列博客，简明扼要地介绍一下DDP的使用，抛开繁杂的细节和原理，帮助快速上手使用（All i

LLM - 大语言模型的分布式训练概述欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/136924304

分布式训练最小化部署docker swarm + docker-compose落地方案目录背景：前提条件：一、docker环境初始化配置1. 安装nvidia-docker22. 安装docker-compose工具

【分布式训练】基于Pytorch的分布式数据并行训练加速神经网络训练的最简单方法是使用GPU，它在神经网络中常见的计算类型（矩阵乘法和加法）上提供了比CPU更大的加速。随着模型或数据集变得越来越大，一个GPU很快就会变得不足。例如，像BERT和GPT-2这样的大型语言模型是在数百个GPU上训练的。要执行多GPU训练，我们必须有一种方法在不同的GPU之间分割模型和数据，并协调训练。