分布式训练与推理：从 CPU、GPU 到集群

📌 One-Sentence Summary

一份技术指南，详解扩展机器学习模型的多种策略，涵盖基础硬件差异及数据并行、张量并行和流水线并行等复杂分布式技术。

📝 Summary

本文全面概述了分布式 AI 训练与推理。文章定义了 CPU 和 GPU 的基础角色，解释了生态系统的运作方式，并拆解了模型扩展的三种主要方法：数据并行（DDP）、张量并行（TP）和流水线并行（PP）。此外，还介绍了 FSDP 和 DeepSpeed ZeRO 等内存优化技术，以应对在硬件集群上处理大规模模型的需求。

💡 Main Points

CPU 与 GPU 的角色

CPU 负责灵活逻辑和分支任务，而 GPU 针对神经网络所需的高并行矩阵运算进行了优化。

数据并行 (DDP)

通过在多个节点上复制完整模型来扩展规模，每个节点处理不同的数据批次，并使用 all-reduce 操作同步梯度。

张量并行 (TP)

将单层计算拆分到多个 GPU 上，以处理超出单个设备显存容量的层。

流水线并行 (PP)

将模型的不同层分配给不同设备，若不使用微批次管理，会引入「气泡」（空闲时间）。

内存优化 (FSDP/ZeRO)

通过将权重、梯度和优化器状态分片分布在各个工作节点而非复制它们，从而减少内存占用。

💬 Key Quotes

CPU 是一种灵活的处理器，用于运行操作系统、处理应用逻辑以及执行数值计算。

GPU 的设计更侧重于对大量数值执行相似的算术运算。

当模型和训练状态已能容纳但需要提高每秒数据处理量时，数据并行非常有用。

张量并行将层的参数及其算术运算分布到多个 GPU 上。

📊 Article Meta

AI Screening： 89

Source： DEV Community: machinelearning

Author： Aleksei Romanov

Category： 软件编程

Language： 英文

Read Time： 12 min

Word Count： 2942

Tags：

编程与工程 , 机器学习 , AI基础设施 , 大语言模型 (LLM) , NVIDIA