扩展深度学习模型超出单GPU限制，需要精密的并行化方案。本课程介绍PyTorch中的FSDP（全分片数据并行）技术，它对训练大型语言模型（LLM）及其他参数量巨大的模型结构非常实用。内容涉及DDP的局限性，并原生实现了Zero冗余优化器（ZeRO）算法。所讲内容包括分片策略、BFloat16混合精度训练、激活检查点和CPU卸载。课程还涉及多节点集群配置、使用NCCL分析网络瓶颈，以及管理分布式状态字典以实现容错。重点在于TB级模型的性能调优和内存效率。

先修课程 PyTorch高级应用，分布式基础知识

级别:

专家

FSDP架构
利用ZeRO阶段对参数、梯度和优化器状态进行分区，设计扩展方案。
内存优化
实现激活检查点和CPU卸载，以最大化每GPU的吞吐量。
多节点网络
配置并调整NCCL通信，以实现高效的跨节点扩展。
性能分析
分析通信与计算重叠，并解决内存碎片问题。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。

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