LLM分布式训练第一课（通讯原语）

原创 已于 2024-03-03 10:00:47 修改 · 1k 阅读 · 17 ·
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#分布式 #人工智能 #深度学习 #自然语言处理

于 2024-03-03 09:59:57 首次发布
本文介绍了分布式训练系统的重要性，特别是对于处理大模型的需求。重点讲解了通信原语，如点对点通信（P2P）和集体通信（CC），包括Broadcast、Scatter、Gather、Reduce、All-Reduce、All-Gather和All2All等操作，这些在Pytorch的torch.distributed模块中实现，并在大模型训练中起到关键作用。

这个系列作为TFLOPS和显存消耗的续篇，今天开始正式连载

上一部地址：

LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(5） (qq.com)

前一篇文章举了65B模型的训练所消耗的显存的案例，如果把条件降低一点，我们看一下7B的模型需要多少显存？

  • 2byte的模型静态参数权重（以16bit存储） = 14G

  • 2byte的模型更新参数权重 （以16bit存储）= 14G

  • 2byte的梯度（以16bit存储）= 14G

  • 2byte的梯度更新（以16bit存储）= 14G

  • 4byte的一阶动量优化器更新（以32bit存储）= 28G

  • 4byte的二阶方差优化器更新（以32bit存储）= 28G

就不算Activation了，基本这些就已经超过目前在售的GPU最大内存80G了，所以要做分布式的训练来弥补单卡显存的上限。

这节我们介绍一下分布式训练系统，如同之前提到的内容，单独的卡目前对较小的模型也无法在做训练的时候load所有的静态，动态数据，所以要靠分布式训练系统来解决，分布式训练系统不只是单纯的能扩大显存的容量，装载更大的模型，

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分布式训练硬核技术——通讯原语
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针对分布式训练服务器的集群进行架构设计，是为了更好地解决机器学习中分布式训练中的通讯问题。目前机器学习中主要由两种分布式架构： 参数服务器架构（Parameter Server，PS） 去中心化架构（Decentralized Network） 其中，分布式训练通常在计算集群上进行，集群的每个节点分别执行一部分计算。不同节点的计算之间有数据依赖和共享，需要将数据在不同节点间传输，这就是通信。分布式的通信一般有两大类： 集合通信（Collective communication，CC）：在一组节...
从啥也不会到DeepSpeed————一篇大模型分布式训练的学习过程总结
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PosP_{os} 会让每台设备上都有完整的 θg\theta_g 和 θp\theta_p ，但是只保留 1N\frac{1}{N} 的 θos\theta_{os} ，训练时也只更新这部分状态对应的参数，每轮训练完成后进行reduce-scatter将所有机器上所有参数的梯度合并到负责的机器上去，然后再用all-gather将每台机器计算出的参数分发给全局，因此参数同步时间为 2(N−1)ΨNβ\frac{2(N-1)\Psi}{N\beta}
如何轻松、快速且低成本地部署LLM服务？
2401_85378759的博客
12-10 1673
运行大语言模型的应用非常昂贵，需要大量的硬件加速器，因此提高LLM服务系统的吞吐量——从而降低每个请求的成本——变得越来越重要。鉴于这些高成本，提高LLM服务系统的吞吐量——从而降低每个请求的成本——变得越来越重要。大语言模型的核心是自回归Transformer模型。该模型根据输入和目前已生成的输出标记序列，一次生成一个标记。对于每个请求，这一昂贵的过程会重复，直到模型输出一个终止标记。这种顺序生成过程使得工作负载受限于内存，导致GPU的计算能力未得到充分利用，从而限制了服务的吞吐量。
从啥也不会到DeepSpeed——一篇大模型分布式训练的学习过程总结
2401_85379281的博客
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本文总结了作者学习大模型分布式训练的过程，探讨了分布式训练的必要性、加速原理和大模型内存开销问题，旨在帮助读者系统化地理解大模型训练的定量知识。
深度解析：大模型分布式训练全面指南（详尽万字解读）
2401_85375151的博客
11-27 1454
为什么我要写这个？系统化的学习大模型，除了知道大模型是什么，也得知道大模型是如何训练的，对大模型的实际应用有更加定量的认知，该文章也算是一篇分布式训练的学习过程总结，作为循序渐进学习分布式训练的总结。类似之前写过的LLM文章，本文也建议读者先定性有个宏观认知，然后再细化到某个概念定量了解，遇到不太清楚的概念深度递归去学习。
大模型分布式训练学习过程总结（万字长文）
2301_76161259的博客
12-04 823
为什么我要写这个？系统化的学习大模型，除了知道大模型是什么，也得知道大模型是如何训练的，对大模型的实际应用有更加定量的认知，该文章也算是一篇分布式训练的学习过程总结，作为循序渐进学习分布式训练的总结。类似之前写过的LLM文章，本文也建议读者先定性有个宏观认知，然后再细化到某个概念定量了解，遇到不太清楚的概念深度递归去学习。
LLM大模型入门教程：llm-action：让天下没有难学的大模型，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
2401_82469710的博客
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今天给大家推荐这个大模型入门学习项目，实在是太香了太香了，目前该项目已经超过1100星，具体的文章分类如下所示。
大语言模型一文简说：分布式训练框架总结
程序员鑫港的博客
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随着 ChatGPT 的火爆出圈，大模型也逐渐受到越来越多研究者的关注。有一份来自 OpenAI 的研究报告 (Scaling laws for neural language models) 曾经指出模型的性能常与模型的参数规模息息相关，那么如何训练一个超大规模的 LLM 也是大家比较关心的问题，常用的分布式训练框架有 Megatron-LM 和 DeepSpeed，下面我们将简单介绍这些框架及其用到的技术。
GitHub 趋势日报 (2025年07月28日)
qianmoQ - 关注云计算,关注大数据
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今日GitHub趋势分析显示，"awesome-llm-apps"项目以1003星高居榜首，其次是"tldr"(460星)和"Genesis"(436星)。AI领域项目表现突出，包括"500-AI-Agents-Projects"和"ai-cookbook"等。编程语言分布图中，JavaScript(蓝色)占比最大，其次是Python(灰色)和HTML(橙色)。数据显示开发者对AI应用和实用工具类项目保持高度
灰度发布与A/B测试：Flutter+鸿蒙的分布式全量发布方案
2502_94507659的博客
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本文介绍了灰度发布与A/B测试的概念及其在Flutter与鸿蒙系统中的实现方案。灰度发布通过逐步推送新版本降低风险，A/B测试则通过数据对比优化决策。利用Flutter的跨平台特性和鸿蒙的分布式能力，可实现多设备协同的灰度策略同步。技术实现包括用户分组路由控制、鸿蒙分布式数据同步等，提供了代码示例和应用场景说明。该方案在某电商App中成功应用，使发布周期缩短40%，CTR提升12%，同时指出了分布式数据同步延迟等注意事项。
低代码平台重构：Flutter组件库与鸿蒙分布式能力融合实践
2502_94507659的博客
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本文探讨了低代码平台重构方案，将Flutter组件库与鸿蒙分布式能力融合。通过Flutter实现跨平台UI组件库分层设计，结合鸿蒙的分布式设备管理、数据同步等功能。关键技术包括：基于Flutter拖拽引擎的可视化开发界面，利用鸿蒙分布式能力实现跨设备组件同步，以及动态布局渲染系统。文章提供了Flutter调用鸿蒙设备发现、动态组件渲染及鸿蒙数据同步的完整代码实现，展示了如何构建支持多终端协同的低代码开发平台。
基于微服务架构的分布式量化交易系统设计与实现
ztt123654的博客
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分布式量化交易系统是一个基于Python和vnpy框架开发的综合性量化交易平台，采用微服务架构和模块化设计，支持多账户、多策略、实盘交易、数据分析、分布式在线回测、风险管理以及多交易节点等功能。该系统专为金融量化交易领域设计，能够处理CTP期货、股票、期权、数字货币等多种金融产品，为投资者和量化交易团队提供高效、稳定的交易解决方案。 系统采用微服务架构，将不同功能模块拆分为独立的服务，如交易执行服务、策略管理服务、风险控制服务、数据服务等，通过Docker和Docker Compose进行容器化部署和管理
智能制造的分布式认知系统要素分析
weixin_41939376的博客
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智能制造系统本质上是一种工程化的分布式认知系统，其核心在于具备类似人类认知的多层能力：感知层采集设备状态与事件，表征层通过语义模型构建结构化认知，记忆系统存储可推理的结构化数据，推理层实现分布式决策，行动层形成闭环控制，协同层通过统一语义空间（如UNS）实现系统间认知对齐。这一架构突破了传统自动化的局限，使制造系统具备了工业级的分布式认知能力，其认知水平取决于共享表征的质量而非单一计算能力。
智能体在车联网中的应用：第3天 汽车电子架构的“脊椎革命”：从分布式到中央计算，看懂智能汽车的进化内核
IT深耕十余载，大道之简
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摘要： 汽车电子电气架构正经历从“分布式”到“中央计算”的革命性演进。传统分布式架构因ECU冗余、线束复杂和算力碎片化，难以支撑智能汽车需求；域集中式架构通过功能整合和以太网通信实现部分优化；而终极的“中央计算+区域控制”架构通过硬件集中、软件SOA化和星型网络，实现算力池化与线束极简。这一变革将彻底改变车联网的数据处理、OTA升级和云端协同能力，成为智能汽车发展的核心基石。未来，掌握中央计算平台与软件定义能力的车企将主导产业价值链。
基于Spring Cloud Alibaba与Vue.js的分布式在线教育系统设计与实现
ztt123654的博客
12-15 706
领课教育系统是一个基于Spring Cloud Alibaba微服务架构和Vue.js前端框架的分布式在线教育平台，专为个人、教育机构和企业快速搭建轻量级在线教育解决方案而设计。该系统融合了领课网络多年的在线教育平台开发和运营经验，致力于打造一个适用于各行业的现代化在线教育系统。 系统采用前后端分离的开发模式，前端使用Vue.js 3.5.20和Element-Plus 2.9.9构建响应式用户界面，提供流畅的学习体验；后端基于Java语言，采用Spring Boot 3.2.4和Spring Cloud
科研实验室高精准度温湿度监控：POE 传感器的选型与分布式部署方案
最新发布
honsor的博客
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摘要：本文提出一种基于以太网POE技术的科研实验室温湿度监控系统设计方案。系统采用分层分布式架构，通过POE温湿度传感器（精度温度±0.3℃、湿度±2%RH）实现环境数据采集，利用以太网同时传输数据与电力。方案包含智能预警（多渠道3秒响应）、可视化管理平台及设备联动功能，支持500个节点扩展。关键技术保障包括数据校准、冗余设计及网络隔离，实施周期3-8周。系统可解决传统方案布线复杂、维护成本高等问题，为实验室提供稳定高效的环境监控解决方案。
雾计算架构：边缘-云端协同的分布式 AI 推理
码刀攻城
12-16 1060
雾计算架构通过“边缘-云端协同”的分布式模式，有效解决了传统云端 AI 推理的延迟高、带宽占用大、隐私性差等问题
分布式LNMP部署
元气樱的学习博客~
12-17 517
这里使用web02的IP进行访问，因为我们同时在web01和web02部署了两个域名一样的网站，目前没有上负载均衡，所以使用域名访问的话只能看到web01的，或者可以在完全注册完成之后，把web01的Nginx PHP暂停访问测试，web02是否可以正常访问。3）数据要分离，静态资源放在nfs上，数据内容放在db01上。2）部署站点WordPress、Wecenter 两个网站。1）web01和web02主机提供NGINXweb功能。
全场景覆盖・全流程智控：分布式解决方案让多功能厅 “不止于多”
2409_89316373的博客
12-17 448
如今，多功能厅正呈现从大规模向小规模延伸、从单一功能向复合型功能升级的显著趋势，不仅酒店、会议展览中心、大剧院、图书馆、博览中心等公共场馆纷纷布局，企业、学校、医院等机构也已将其列为基础设施配置，成为日常办公、学术交流、活动举办的核心场所。通过分布式可视化控制软件，可实现所有信号源在不同终端（包括 DLP 拼接墙、LCD 拼接墙、LED 屏、投影机、液晶电视等）的无缝切换，支持信号预监回显、任意窗口调整、自由缩放、跨屏漫游、叠加显示等功能，还可根据需求自定义拼接模式，满足多样化展示需求。
LLM分布式训练
09-01
大语言模型（LLM）分布式训练的相关信息如下： ### 技术 - **模型并行**：将模型的不同部分放置在不同的计算节点上。例如，大型的Transformer模型可被分割成多个小块，每个小块在不同的GPU上进行计算[^3]。 - **数据并行**：每个计算节点都有模型的一个副本，每个节点在模型的不同部分上工作，但处理不同的数据子集，可在多个节点上同时进行模型训练，提高效率[^3]。 - **通信优化**：由于分布式训练需在不同节点之间传输数据，因此要优化通信以减少延迟和带宽消耗，包括优化数据传输方式和减少必要的数据传输量[^3]。 - **负载均衡与容错恢复**：利用动态工作负载分配策略，确保各设备间的负载平衡，同时结合故障检测和自动恢复机制，保障大规模分布式训练流程的稳定运行[^1]。 - **ZeRO - Offload**：扩展了ZeRO - 2，同时利用CPU和GPU内存来训练大型模型，如使用带有单张英伟达V100 GPU的机器时，可在不耗尽显存的情况下运行多达130亿个参数的模型，使数十亿参数的模型训练更加大众化[^4]。 ### 方法 - **容错机制**：在分布式系统中，节点可能会失败，因此需要有容错机制保证训练过程的稳定性，如保存检查点以便于从中断处恢复训练，或者在节点失败时重新分配任务[^3]。 - **资源管理**：有效地管理计算资源，如GPU和内存，是确保分布式训练顺利进行的关键，可能涉及在不同的节点之间平衡负载，以及确保每个节点都有足够的资源来处理其分配的任务[^3]。 ### 工具 - **TensorFlow**：其中tf.distribute.Strategy是进行分布式训练的核心组件，例如MirroredStrategy通过复制模型参数到所有可用的GPU或CPU设备上，实现数据并行训练；MultiWorkerMirroredStrategy应用于多节点并行训练。以下是使用MirroredStrategy的示例代码： ```python import tensorflow as tf strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() with strategy.scope(): # 在此作用域内构建和编译模型 model = create_GPT_model() model.compile(optimizer=..., loss=..., metrics=...) ``` ### 应用 大语言模型的分布式训练可用于处理巨大的模型和数据集，提高训练效率和缩短训练时间，从而推动自然语言处理领域的发展，如聊天机器人、文本生成、机器翻译等应用场景。
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