处理分布式检查点

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参考文献

torch.distributed - PyTorch 2.3 documentation, PyTorch Development Team, 2017 - PyTorch分布式包的官方文档，提供了关于dist.barrier()等集合通信操作和分布式数据并行原则的详细信息。
DeepSpeed: Saving/Loading Checkpoints, Microsoft DeepSpeed Team, 2025 - DeepSpeed官方教程，展示了如何高效地保存和加载分片检查点，这对于使用ZeRO等内存优化技术的大规模模型训练特别相关。
ZeRO: Memory Optimizations Towards Training Trillion-Parameter Models, Samyam Rajbhandari, Jeff Rasley, Olatunji Ruwase, Yuxiong He, 2020 SC '20: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis DOI: 10.5555/3433701.3433785 - 介绍了零冗余优化器（ZeRO），它将模型状态、梯度和优化器状态分配到不同设备，从根本上实现了文中讨论的可扩展分片检查点。
Megatron-LM: Training Large, Powerful Models Using Model Parallelism, Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Raul Puri, Patrick LeGresley, Jared Casper, Bryan Catanzaro, 2020 arXiv preprint arXiv:1909.08053 DOI: 10.48550/arXiv.1909.08053 - 描述了Megatron-LM框架，详细介绍了张量并行和流水线并行策略，这些策略自然导致模型状态在设备间分片，因此需要分布式检查点。