最大化人工智能效率：并行化和分布式训练

随着人工智能模型体积越来越大，数据集不断扩展，训练这些模型变得越来越具有挑战性。训练复杂的人工智能需要多个 GPU，分布式训练架构通过利用多种计算资源高效训练人工智能模型来解决这一挑战。这种方法允许开发人员处理大量数据集和复杂模型，同时减少训练时间。下面，我们将探讨分布式训练架构的组件、各种类型的并行性，以及如何为您的工作负载选择正确的方法。

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分布式训练系统依赖于几个基本组件来确保效率和可扩展性：

1. 计算资源：具有高速互连的 GPU 集群，如 NVIDIA 的 NVLink 或 InfiniBand，是快速联网和连接众多服务器和数千个 GPU 所必需的。GPU 因其高并行计算能力而在训练中占据主导地位，尤其是 NVIDIA。NVIDIA Blackwell 和 NVIDIA Hopper 已部署在无数数据中心，为 ChatGPT 等世界上最复杂的模型提供动力，或促进顶尖大学的创新研究。

2.  

   通信机制：通过 NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）或 gRPC 等技术实现跨设备模型参数的同步。高效的沟通策略，如响铃，可以减少开销，最大限度地减少开销。
3. 参数管理：参数服务器或去中心化方法处理梯度聚合和模型更新。部署中的所有系统都将更新的权重发送到一个共同的位置，以继续进行进一步的训练。
4. 框架支持：TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等流行框架为分布式训练提供了原生工具。还有许多其他框架需要考虑，因此请尽可能根据实际情况做出选择。

分布式训练根据模型、数据集和硬件要求采用不同的并行策略。了解何时以及如何使用每种类型的并行性对于设计高效的系统至关重要。

数据并行性

在数据并行中，数据集被拆分为更小的块，每个 worker 在其数据子集上训练模型的完整副本。然后，所有工人的梯度都会同步。当数据集太大而无法在单个服务器上处理，但模型适合系统内存时，数据并行性是合适的。GPU 之间的高速互连用于减少同步开销。数据并行是应用最广泛的体系结构。

模型并行性

在模型并行性中，模型被划分在多个设备上，每个设备处理架构的一部分（例如，层或子模块）。当模型太大而无法容纳在单个设备的内存中时，通常会使用模型并行性，这对于 GPT 或其他基于 Transformer 的模型等大型架构来说是理想的。它用于特殊情况，通常与数据并行性结合使用。

管道平行度

在流水线并行中，模型被分为连续的阶段，每个阶段由不同的 GPU 或一组 GPU 处理。小批量以交错的方式加工，类似于装配线。

当模型较大时，使用流水线并行方法，但其结构允许分为连续的阶段。当重叠的计算和通信减少延迟时，这是有益的。通常，管道并行性与深度架构的其他并行性策略相结合。

混合并行性

混合并行性结合了数据和模型并行性，以优化数据集处理和模型缩放，当模型和数据集都太大而无法单独进行简单数据或模型并行时，这是理想的选择。混合在 GPT 和 PaLM 等尖端复杂 AI 模型中很常见。

利用两个并行模型对于 LLM 中的大规模训练系统至关重要。

联盟学习

联合学习是一种去中心化的训练方法，数据保留在本地设备上，只聚合模型更新。当数据隐私或法规禁止集中数据集时，这是理想的。

此外，联合学习通常用于边缘计算场景或个人设备上的训练模型，通常只用于具有高数据隐私的应用程序。

• 训练视觉模型：当数据集很大但模型适合单个 GPU 时，数据并行性足以用于基于 CNN 的模型，如 ResNet。

   

• 语言模型：由于 GPT 等 Transformer 模型的大小和复杂性，通常需要混合并行性。

   

• 科学模拟：模型并行性对于需要大量计算和内存资源的高度详细的模拟是有效的。

   

• 边缘 AI：联合学习使分布式边缘设备上的隐私保护培训成为可能。

分布式训练架构是现代人工智能发展的基石，能够训练更大的模型并有效地处理庞大的数据集。选择正确的并行策略并优化内存、通信和容错等组件是最大限度提高 AI 效率的关键。无论是训练前沿语言模型还是扩展计算机视觉应用程序，了解这些架构原则都能确保人工智能项目取得更多进展。