本文介绍了完全分片数据并行（FSDP）在PyTorch中的应用，适用于无法在单个GPU上训练的大型模型。FSDP通过在多个GPU上分片模型参数来降低内存使用，文章讨论了其工作原理、模型准备、训练循环和微调，强调了在通信与计算重叠方面的优势。
研究提出了Transition Model（TiM），旨在解决生成模型中的速度与质量矛盾。TiM通过建模任意时间点的状态转移，支持灵活步长采样，实现快速生成与高保真度的平衡。实验结果表明，TiM在多分辨率设置下优于现有模型，具备更好的可扩展性和稳定性。
`local_state_dict` 在 PyTorch 中用于分布式训练的参数保存与加载，特别适合完全分片数据并行（FSDP）。使用时需确保模块结构兼容。示例代码展示了如何高效管理局部状态字典的保存与加载。
Meta展示了FSDP（完全分片数据并行）如何利用AWS云基础设施提升大规模训练效率。FSDP通过消除冗余，在相同资源下训练更大模型。HSDP（混合分片数据并行）优化通信开销，提升训练性能。SMPv2结合FSDP和张量并行，简化训练配置，降低显存消耗，支持高效的大型模型训练。
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