LLM分布式训练第一课（通讯原语）

2024-03-03 12:12

文章标签 训练 llm 分布式通讯第一课原语

本文主要是介绍LLM分布式训练第一课（通讯原语），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

这个系列作为TFLOPS和显存消耗的续篇，今天开始正式连载

上一部地址：

LLM 参数，显存，Tflops? 训练篇(5） (qq.com)

前一篇文章举了65B模型的训练所消耗的显存的案例，如果把条件降低一点，我们看一下7B的模型需要多少显存？

2byte的模型静态参数权重（以16bit存储） = 14G
2byte的模型更新参数权重（以16bit存储）= 14G
2byte的梯度（以16bit存储）= 14G
2byte的梯度更新（以16bit存储）= 14G
4byte的一阶动量优化器更新（以32bit存储）= 28G
4byte的二阶方差优化器更新（以32bit存储）= 28G
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这篇关于LLM分布式训练第一课（通讯原语）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/769580。 23002807@qq.com

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MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型，仅需一张RTX3090显卡，训练一天时间，已开源

项目主页：https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码：https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文：https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA，被ACM MM2024接收，只拥有47.8M的可训练参数，在一张RTX

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转自：https://www.csdn.net/article/2015-07-16/2825228 MyCat：开源分布式数据库中间件为什么需要MyCat？虽然云计算时代，传统数据库存在着先天性的弊端，但是NoSQL数据库又无法将其替代。如果传统数据易于扩展，可切分，就可以避免单机（单库）的性能缺陷。 MyCat的目标就是：低成本地将现有的单机数据库和应用平滑迁移到“云”端

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