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内容提要
PatrickStar是一个基于PyTorch的预训练模型并行训练框架，采用动态内存管理和异构训练策略，降低GPU内存使用，支持大模型训练，特别适合硬件受限环境下的预训练和大规模微调。
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关键要点
- PatrickStar是一个基于PyTorch的预训练模型并行训练框架。
- 采用动态内存管理和异构训练策略，降低GPU内存使用。
- 支持大模型训练，特别适合硬件受限环境下的预训练和大规模微调。
- 通过分块动态内存调度管理激活和参数，降低GPU内存使用。
- 异构卸载将非即时数据移动到CPU，支持混合CPU/GPU内存使用。
- 优化多GPU和多节点设置的集体操作，提高通信效率和可扩展性。
- 与DeepSpeed配置风格相似，便于迁移。
- 适用于预训练和大规模微调，尤其是在硬件受限的情况下。
- 实现分块内存管理和运行时动态调度，仅保留当前计算所需的块。
- 优化多卡效率的集体通信，并提供V100/A100集群的基准和示例。
- 该项目在BSD-3-Clause下发布。
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