如何在多个 GPU 上训练大型模型？

随着大模型的到来，单机难以完成训练。并行技术应运而生，基于数据并行性、管道并行性、张量并行性和混合专家等策略，将训练过程划分为不同的维度。此外，由于机器和内存资源的限制，还出现了混合精度训练、梯度累积、模型卸载CPU、重算、模型压缩和内存优化版优化器等策略。

为进一步加速训练过程，可以从数据和模型两个角度同时进行并行处理。一种常见的方式是将数据切分，并将相同的模型复制到多个设备上，处理不同数据分片，这种方法也被称为数据并行。另外一种方法是模型并行即将模型中的算子划分到多个设备上分别完成（包括流水线并行和张量并行）。当训练超大规模语言模型时，需要对数据和模型同时进行切分，以实现更高级别的并行，这种方法通常被称为混合并行。通过这些并行策略，可以显著提高神经网络的训练速度和效率。

蓝海大脑大模型训练平台提供强大的算力支持，包括基于开放加速模组高速互联的AI加速器。配置高速内存且支持全互联拓扑，满足大模型训练中张量并行的通信需求。支持高性能I/O扩展，同时可以扩展至万卡AI集群，满足大模型流水线和数据并行的通信需求。强大的液冷系统热插拔及智能电源管理技术，当BMC收到PSU故障或错误警告（如断电、电涌，过热），自动强制系统的CPU进入ULFM（超低频模式，以实现最低功耗）。