本文介绍了加速深度变换器语言模型训练的两种技术：使用torch.compile()优化模型性能，以及通过梯度累积实现更大的有效批量大小。torch.compile()提升执行速度，梯度累积通过多次前向传播减少反向传播次数，从而节省时间。

本文介绍了三种无需增加GPU即可加速模型训练的方法：混合精度与内存优化、梯度累积模拟大批量训练，以及ZeRO智能分片与卸载。这些技术有效提升训练速度与稳定性，减少内存占用。