大模型基础技术资料集合.rar下载

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大模型训练的目标公式 超大模型训练的总体目标就是提升总的训练速度，减少大模型的训练时间，你知道啦，毕竟训练一个大模型基本上从按下回车的那一刻开始要1到2个月，是很蛋疼的。下面主要看一下在大模型训练中的总训练速度的公式： 总训练速度 ∝ 单卡速度 * 加速芯片数量 * 多卡加速比 上面公式当中，单卡速度主要由单块AI加速芯片的运算速度、数据IO来决定；而加速芯片数量这个很清楚，数量越多增加训练速度；而多卡加速比则是有计算和通讯效率决定。 我们再把使用到技术跟这个公式关联在一起： 1、单卡速度：单卡速度既然是运算速度和数据IO的快慢来决定，那么就需要对单卡训练进行优化，于是主要的技术手段有精度训练、算子融合、梯度累加来加快单卡的训练性能。 2、加速芯片数量：理论上，AI芯片数量越多，模型训练越快。但是，随着训练数据集规模的进一步增长，加速比的增长并不明显。如数据并行就会出现局限性，当训练资源扩大到一定规模时，由于通信瓶颈的存在，增加计算资源的边际效应并明显，甚至增加资源也没办法进行加速。这时候需要通讯拓扑进行优化，例如通过ring-all-reduce的通讯方式来优化训练模式。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/Gefangenes/88291797?utm_source=bbsseo