LLM的模型并行化方法比较

《LLM的模型并行化方法比较》

关键词

• LLM模型
• 模型并行化
• 数据并行
• 算子并行
• 张量并行
• 混合并行
• 并行计算架构
• 分布式计算框架
• 性能评估

摘要

随着大型语言模型（LLM）的不断发展，如何高效地并行化模型计算成为关键问题。本文将从LLM模型并行化的基础、方法、实践以及未来展望等方面进行详细探讨。通过分析数据并行、算子并行、张量并行和混合并行的原理和案例分析，我们将了解各种并行化方法在LLM模型中的应用及其性能。最后，对并行化技术的未来发展方向和挑战进行探讨，为LLM模型并行化提供有益的参考。

《LLM的模型并行化方法比较》目录大纲

第一部分：LLM模型并行化基础

第1章：LLM模型并行化的概念与背景

• 1.1 LLM模型并行化的定义
  • 1.1.1 并行化在LLM模型中的重要性
  • 1.1.2 并行化的基本原理
• 1.2 LLM模型并行化的背景