在大模型训练领域，模型并行技术正面临前所未有的挑战。当模型参数规模突破千亿量级时，单卡显存容量、通信带宽、计算效率等关键指标都成为制约训练效率的瓶颈。本文将深入剖析两大主流框架Megatron-LM与DeepSpeed在分布式训练领域的技术实现路径，揭示其应对超大规模模型训练难题的核心方法。一、分布
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突破千亿参数壁垒：DeepSpeed分布式训练调优实战解析
在人工智能领域，千亿参数规模的模型训练已成为技术突破的关键战场。面对如此庞大的模型体量，传统分布式训练框架往往遭遇显存瓶颈、通信效率低下、计算资源浪费等核心难题。本文基于某头部AI实验室在三个千亿级模型训练项目中积累的实战经验，系统解析如何通过DeepSpeed实现训练效率的指数级提升。 ...