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如何在多 GPU 配置上运行 Unsloth：数据并行或模型并行 当工作负载受限于内存（模型或批次无法放入单张显卡）、或受限于计算且计算与通信比率较高时（即每块 GPU 的额外计算量超过同步参数的开销，如在 DDP 中，或超过传递激活值的开销，如在模型并行中），多 GPU 配置才开始显现优势。在松散连接的显卡上（尤其是 PCIe 版本的 H100 或 A100），额外的设备间数据传输会导致性能显著低于单 GPU 运行。让我们厘清概念，明确说明如何通过模型并行（将模型拆分到多个 GPU）或数据并行（在每个 GPU 上复制模型）来跨多 GPU 运行 Unsloth。 阅读详情

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