Hugging Face 釋出了 《超大規模實戰指南：在 GPU 叢集上訓練大語言模型（LLMs）》，這是一份開源指南，詳細探討了跨 GPU 叢集進行大語言模型訓練的方法和技術。該指南基於使用多達 512 個 GPU 進行的超過 4000 次擴縮實驗，重點是最佳化吞吐量、GPU 利用率和訓練效率。其目標是為從事大規模模型訓練的研究人員和工程師提供實用的指導，提供可復現的基準測試、實現細節和效能最佳化。

指南涵蓋了擴充套件 LLM 訓練所必需的各種並行策略。資料並行（Data Parallelism，DP） 使多個 GPU 能同時處理不同批次的資料，而張量並行（Tensor Parallelism，TP） 則透過在 GPU 之間分配模型權重來平衡記憶體使用和計算負載。流水線並行（Pipeline parallelism，PP） 將模型拆分為多個分佈在不同 GPU 上的段，使得模型的不同部分可以併發處理。此外，該指南還探討了上下文並行（Context parallelism，CP），這是一種提高可擴充套件性的新興技術。

記憶體管理是該指南特別關注的另一個關鍵主題，它解決了諸如記憶體限制和最佳化技術之類的挑戰。啟用重計算被引入以作為減少記憶體消耗的方法，該方法透過在需要時重新計算中間啟用而不是儲存它們。梯度累積則被強調為一種在不超過記憶體限制的情況下實現更大有效批次的方法，從而可以提高訓練的穩定性和效率。這些技術對於訓練超過單個 GPU 記憶體容量的 LLM 至關重要。

該指南還提供了廣泛的基準測試分析見解，展示了實證測試在最佳化訓練配置中的重要性。透過測試各種配置來確定批處理的大小、模型架構和使用的 GPU 數量之間的最佳平衡。有效的基準測試有助於提高訓練速度、資源分配和計算效率，這對於大規模訓練是至關重要的。

GPU 之間的通訊開銷是影響訓練效率的另一個因素。該指南討論了透過將通訊與計算重疊來減少空閒 GPU 時間的方法，例如在反向傳遞期間使用全歸約（all-reduce）操作。還探索了最佳化網路頻寬和最小化同步延遲的策略，以提高整體訓練的效能。

關於該指南的帖子反映了人們對這本開源指南的興奮和讚賞。Hugging Face 的研究負責人 Leandro von Werra 在釋出該指南時，分享道：

人工智慧開發人員 Denis Redozubov 則釋出道：

最後，該指南還談到了 LLM 訓練的未來方向，預計硬體和軟體方面的進步將繼續塑造該領域。對最佳化通訊、減少記憶體開銷和改進並行技術的研究有望進一步提高可擴充套件性和效率。

Daniel Dominguez 是 AWS 合作伙伴網路公司 SamXLabs 的管理合夥人。他在為初創公司和財富 500 強公司開發軟體產品方面擁有超過 13 年的經驗。Daniel 擁有華盛頓大學的機器學習專業學位。他熱衷於利用人工智慧和雲計算來建立創新的解決方案。作為機器學習層的 AWS 社群構建者，Daniel 致力於分享知識並推動軟體產品的創新。