10、分布式训练与数据加载：技术解析与实战案例

分布式训练与数据加载：技术解析与实战案例

1. 分布式训练基础与GPU内存优化

在项目推进到一定阶段，当你已确定数据集、用例和基础模型，并在SageMaker上进行小规模测试且效果良好，同时认为增大模型能提升准确率且有足够数据支持时，就可以考虑深入模型并行领域。若未达到这些阶段，建议先跳过后续复杂内容。

模型并行的一个重要目标是减少模型的GPU内存占用。当模型过大无法在单个GPU上运行时，就会受到GPU可用内存的限制。将模型拆分到多个GPU上是一种减少内存占用的方法，但还有其他方式。

1.1 基础参数设置

• pipeline_parallel_degree ：该参数用于指示如何将模型拆分到多个GPU上。例如，若机器上有8个GPU，将 pipeline_parallel_degree 设为2，根据模型参数分配情况，可能会将模型拆成两半，每半使用4个GPU，整个模型就会占用8个GPU。若要增加数据并行度，则需要另一个实例。
• microbatches ：在SMP库中，每个GPU的批量大小称为 microbatches 。增加批量大小可直接提高GPU利用率，但准确的模型通常需要较小的批量大小。

1.2 高级GPU内存优化技术

技术名称	说明
张量并行（Tenso