本文是关于扩展大型语言模型（LLM）系列文章的第四章，深入探讨了在多个加速器上高效训练 Transformer 模型所面临的复杂性。文章强调，随着加速器数量的增加，由于数据传输和同步的开销，保持性能和吞吐量面临挑战。本章将探讨四种并行类型、它们的各自优缺点以及如何在单个计算集群中组合使用它们。 AI
影响 解释了跨多个加速器高效训练大型语言模型的方法，这对于开发更大、更强大的模型至关重要。
排序理由 文章讨论了训练大型语言模型的技朧细节，属于研究范畴。[lever_c_从研究降级：ic=1 ai=1.0]
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