大模型千卡训练总结

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原标题：大模型千卡训练总结
关键字：知乎,梯度,节点,侵权,通信
文章来源：智猩猩GenAI
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开讲预约导读文章转载自知乎，作者为你的真实姓名，本文只作者对知乎问题“如何判断候选人有没有千卡GPU集群的训练经验？”的回答和总结。
原文地址：https://www.zhihu.com/question/650979052/answer/3501160453
本文只做学术/技术分享，如有侵权，联系删文。最近看到知乎一个回答，把千卡训练的难度吹上天了。但其实真正用过千卡就会发现也就那么几个点。于是想写一篇文章简单讲讲。
本文将包括3个部分：首先我们将讨论千卡训练的难题，以及应该在什么时候使用千卡训练；接着，我们将讨论如何在一千张卡上开始训练，如何让他达到近乎线性的性能提升；最后我们将展开讨论一些千卡训练当中仍然悬而未决（至少对于开源社区来说）的问题。
01为什么千卡训练是困难的？千卡训练和八卡训练的区别是—显卡多了一百多倍。
这意味着什么呢？
通信时间增加
故障概率增加
这俩问题都很好理解。
时间上，PyTorch内部支持NCCL/Gloo/MPI三个通信后端（请务必使用NCCL。其中AllReduce操作会会根据具体硬件配置走Ring AllReduce和Tree AllReduce

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