在分布式大模型训练中，tensor parallel（张量并行）是实现超大模型参数优化的核心技术之一。本文将分享一个实际的调优案例，帮助工程师们更好地理解如何通过tensor parallel提升训练效率。
背景说明：我们正在训练一个拥有10B参数的Transformer模型，单卡显存无法容纳全部参数，必须采用分布式策略。经过测试，发现使用tensor parallel比pipeline parallel在内存占用上更加均衡。
调优步骤：
- 首先设置
torch.distributed.init_process_group()初始化分布式环境 - 使用
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel包装模型，并指定bucket_cap_mb=256以优化通信性能 - 在模型初始化阶段，通过
model = model.to(device)将参数分散到不同设备上 - 设置
gradient_checkpointing=True减少显存占用 - 优化batch size为16，确保每个rank的计算负载均衡
关键代码示例：
from torch.distributed import init_process_group
init_process_group(backend='nccl')
model = MyModel().to(device)
model = DistributedDataParallel(model, bucket_cap_mb=256)
通过上述配置，我们成功将模型训练时间减少了30%，显存利用率提升了40%。
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