12. MPI 与大模型#
本章主要解释大模型的并行方法。所谓大模型，指的是参数量庞大的神经网络，它们必须通过并行方式进行训练和推理。大模型并行具有以下几个特点：
计算运行在 GPU 这样的加速卡上，这些硬件专为提高计算效率而设计。；
加速卡的成本非常高昂，因此应努力提高其利用率，确保投资的回报。
由于模型参数量巨大，在训练或推理过程中，可能需要在加速卡之间传输大量数据，这要求有很高的带宽和低延迟以保证效率。
本章将从概念和原理上进行详细解读，而具体的实现细节可以参考其他学术论文和开源库。
本章主要解释大模型的并行方法。所谓大模型，指的是参数量庞大的神经网络，它们必须通过并行方式进行训练和推理。大模型并行具有以下几个特点：
计算运行在 GPU 这样的加速卡上，这些硬件专为提高计算效率而设计。；
加速卡的成本非常高昂，因此应努力提高其利用率，确保投资的回报。
由于模型参数量巨大，在训练或推理过程中，可能需要在加速卡之间传输大量数据，这要求有很高的带宽和低延迟以保证效率。
本章将从概念和原理上进行详细解读，而具体的实现细节可以参考其他学术论文和开源库。