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分布式基础架构下的模型并行性研究：从理论到 LLM 案例研究
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文提出了一种新的并行计算方法，可以使模型达到拥有万亿参数的级别，并提高了吞吐量。在3072个GPU上完成了1万亿参数模型的训练，每个GPU的吞吐量达到了理论峰值的52%。
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关键要点
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提出了一种新的并行计算方法，包括并行、管道和数据并行。
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探讨了不同并行计算方法之间的权衡取舍。
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该方法使模型达到拥有万亿参数的级别。
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提高了10%的吞吐量，且内存占用率与现有方法可比。
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在3072个GPU上完成了1万亿参数模型的训练。
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每个GPU的吞吐量达到了理论峰值的52%。
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