DeepSeek与Megatron分布式训练框架深度对比

最新推荐文章于 2025-07-07 14:35:18 发布

FinkGO小码

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分类专栏： DeepSeek:AI领域的探索者与赋能者文章标签： python 算法人工智能机器学习深度学习经验分享学习方法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45091393/article/details/145776533

一、引言

在深度学习蓬勃发展的当下，分布式训练举足轻重，DeepSeek和Megatron作为两大主流框架备受瞩目。DeepSeek由幻方量化于2023年7月创立，在多领域成果斐然。清华大学的《DeepSeek：从入门到精通》为理解其原理筑牢根基，下面将二者全方位对比，探究其在各场景的卓越表现。

二、架构设计基础

Megatron：采用模型并行与数据并行结合架构。以Transformer模型为例，将96层Transformer平分到8个GPU，借助NVLink通信，数据并行时用AllReduce同步梯度。

# Megatron伪代码示例：模型并行分配
num_gpus = 8
num_layers = 96
layers_per_gpu = num_layers // num_gpus
for gpu_id in range(num_gpus):
    start_laye

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Megatron训练框架和deepspeed训练框架的异同和优劣[大模型面试]

强化学习曾小健

07-17

3235

AnswerMegatron和DeepSpeed是两个用于大规模深度学习模型训练的框架,它们各有特点,但也存在一些共同之处。

深度学习训练框架（三）：Megatron-LM

u013250861的博客

08-04

614

论文题目：Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism论文机构：NVIDIA近期的研究表明，训练大型transformer模型推动了自然语言处理技术的发展。但由于显存的约束，大模型的训练非常困难。这篇文章提出了一个训练大规模transformer语言模型的技术，实现了一个简单有效的层内模型并行（目前并行训练的方法命名尚未统一，为了避免歧义，业界习惯把GPipe的层间模型并行称为流水线

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Megatron-LM中的deepseek-v3实现

hang on it more longer

03-29

1204

Megatron-LM：https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/tree/main使用此仓库构建的著名的库也有很多，如:入口定义文件：Megatron-LM-main\examples\post_training\modelopt\conf\deepseek-ai\DeepSeek-R1.shMegatron 在推理阶段通过多种技术优化推理性能，包括模型并行化和内存优化。它可以将超大规模模型的权重分配到多个 GPU 上，从而保证推理速度。此外，针对推理中的显存占用问题，M

分布式训练框架DeepSpeed与Megatron实战

喜欢猪猪

11-03

794

随着深度学习技术的不断发展，大规模模型的训练需求日益增长。为了应对这种需求，分布式训练框架应运而生，其中DeepSpeed和Megatron是两个备受瞩目的框架。本文将深入探讨这两个框架的背景、业务场景、优缺点、主要功能及底层实现逻辑，并提供一个基于Java语言的简单demo例子，帮助读者更好地理解这些技术。

【大模型02---Megatron-LM】

Jin的博客

06-12

705

本节主要讲解大模型训练框架Megatron

大语言模型框架-Megatron-LM源码分析

强化学习曾小健

07-12

2298

且可以使用低精度16bit的内核。张量并行分为行切和列切并行（指的是对输入矩阵切法），具体读者可以参考Megatron论文，其实现方式是继承实现Linear层，进而实现其中的并行策略，只需要替换模型中的Linear即可，后面我们也会看到MoE也是这种实现技巧。本文将针对，张量并行，流水并行，数据并行的实现展开源码分析。Megatron-LM是NVIDIA开源的大语言模型框架，是很多披露的大语言模型的训练使用的源头框架，很多公司基于其二次开发新的语言模型系统，例如Megatron-LM-DeepSpeed。

【LLM算法工程】Megatron-LM | deepspeed | 量化/推理框架

发现问题，并解决问题，批判性思维

09-19

6175

当前比较主流的一些分布式计算框架 DeepSpeed、Megatron 等，都在降低显存方面做了很多优化工作，比如：量化、模型切分、混合精度计算、Memory Offload 等文章目录 note 大模型参数计算 1. 模型参数单位 2. 训练显存计算 3. 推理显存计算大模型的分布式训练 1. 数据并行 2. 模型并行 3. 流水并行 4. 混合并行模型量化 DeepSpeed ZeRO：零冗余优化 DeepSpeed Chat fastertransformer：LLM推理加速引擎 Megatro

【Megatron-LM】如何使用 Megatron-LM 框架训练

彬彬侠的博客

04-18

2051

使用 Megatron-LM 训练模型的关键步骤包括：安装依赖、准备数据集、配置模型和分布式策略、运行训练脚本以及调试优化。通过合理配置张量并行、流水线并行和混合精度训练，可以在多 GPU 环境下高效训练大规模语言模型。

deepseek分布式训练怎么做的

03-30

嗯，用户问的是深度求索（DeepSeek）的分布式训练是怎么做的。首先，我需要回忆一下分布式训练的一般方法，然后再结合DeepSeek公开的信息或者技术博客里的内容来组织回答。首先，分布式训练通常涉及数据并行、模型...

DeepSeek语言模型训练方法详解

wangxi06的专栏

02-25

1417

DeepSeek的模型是基于Transformer架构的大语言模型，类似GPT的结构。训练这样的模型通常需要大量的数据、分布式训练、强大的计算资源。如果是企业级训练，需要分布式训练和大量GPU；如果是个人使用，可以进行微调，或者使用云服务。要准备数据，比如数据清洗、预处理、分词等。

DeepSeek大模型训练及大模型训练师的价值和意义

一枚农夫，闲来有事聊聊天，交个朋友，让沉闷的生活畅想下

04-03

1366

一、训练定义与核心内容1.技术架构DeepSeek基于Transformer架构，融合稀疏注意力机制和混合专家（MoE）架构，通过自注意力机制处理长文本依赖关系，并通过MoE动态分配计算资源，实现轻量化参数与高性能的平衡。o创新点：引入专利数据管理技术减少冗余存储，优化训练效率；o模型版本：包括通用大语言模型（如DeepSeek-LLM）、代码模型（DeepSeek-Coder）及MoE模型（DeepSeek-MoE）。2.主要训练内容o数据准备。

分布式训练+Xtuner

最新发布

m0_57755179的博客

07-07

203

定位：微软开源的分布式训练优化框架，支持千亿参数模型训练。核心目标：降低大模型训练成本，提升显存和计算效率。集成生态：与PyTorch无缝兼容，支持Hugging Face Transformers库。国内应用背景：硬件限制：国内主流使用NVIDIA 40系列显卡（如4080/4090），无法采购A100等高端卡微调需求：即使微调较小的LoRA模型也需要分布式训练技术框架适配：主流微调工具（如Lora Factory、XTuner）都基于DeepSpeed实现。

Megatron-LM、NVIDIA NeMo、MegaMolBART 、model_optim_rng.pt 文件是什么?

Drug discovery

07-27

1684

首先我在github上看到两个issue：

Megatron 超大模型训练全流程解析

hello.reader

10-21

5358

Megatron是由NVIDIA推出的一个用于大规模训练深度学习模型的分布式框架，特别针对大语言模型（LLMs）进行了优化。其全名为，它提供了一套高效的工具和技术，用于训练数十亿甚至上千亿参数规模的模型。Megatron 通过创新的模型并行化和流水线并行化技术，解决了大规模语言模型训练中的计算瓶颈，使得在有限的 GPU 资源上训练超大模型成为可能。的架构设计旨在通过并行化技术实现对大规模语言模型的高效训练。Transformer 模型架构Megatron主要基于架构，尤其是在大规模语言模型中的应用。

Deepseek V3 预训练策略解读

Code1994的博客

01-02

3211

1.光看DeepSeek对于分布式并行训练的设计，其实并没有开创性的亮点，大部分的都是通过对已有工作进行进一步的设计与优化，通过利用自定义算子的优势，来磨平训练中可能产生额外开销的毛刺。2.另外就是算法与Infra团队的紧密结合工作是弥补可分的，双方都需要在设计上进行对接与匹配，才能让作为优化的人有事可做，而不是天天对着一些意义不明的事情反复造轮子。3.DeepSeek参数量非常大，且训练成本低，我目前仅看Infra部分，认为主要是稀疏的Moe结构与FP8的精度训练共同影响而实现的。

【Megatron-LM】什么是 Megatron-LM

彬彬侠的博客

04-18

1308

Megatron-LM 是一个由 NVIDIA 开发的开源框架，专为高效训练大规模语言模型设计。它通过张量并行、流水线并行和混合精度训练等技术，解决了超大模型的计算和内存瓶颈。无论是学术研究还是工业应用，Megatron-LM 都提供了灵活且高性能的解决方案。

Megatron 和 deepspeed 大模型训练框架

putaolove的博客

12-07

1870

现在都是fp16或者bf16训练和推理，那么如果是1个100亿参数量的模型（也就是储存了100亿个参数），它其实是一个10B大小的模型。训练时，如果用Adam优化器，有个2+2+12的公式，训练时显存下限是16n GB，需要把模型参数、梯度和优化器状态（4+4+4），保持在显存中。1个字节占8bits，那么fp16就是占2个字节（Byte），那么10B模型的模型大小是20GB，是*2的关系。megatron是NV家的，张量并行（TP）是最专业的，尽管通信速度限制TP应用在有NVLINK的节点内。

Megatron-LM 快速入门指南：从源码结构到预训练配置，一文详解

努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！

04-11

1229

Megatron-LM 是由 NVIDIA 开源的大规模预训练语言模型框架，具备极致的**并行训练能力**和良好的**多任务扩展性**，是构建 GPT、OPT、GLM 等大模型的核心底座之一。 > 本文将带你快速了解 Megatron-LM 的核心结构，完成环境安装、模型训练准备与配置讲解。你将真正掌握如何从源码出发，走通一次“能跑起来”的大模型预训练流程。