在進(jìn)入大模型時(shí)代后，大模型發(fā)展已是人工智能的核心，但訓(xùn)練大模型實(shí)際上是一項(xiàng)比較復(fù)雜的工作，因?yàn)樗枰罅康?GPU 資源和較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。

此外，由于單個(gè) GPU 工作線程的內(nèi)存有限，并且許多大型模型的大小已經(jīng)超出了單個(gè) GPU 的范圍。所以就需要實(shí)現(xiàn)跨多個(gè) GPU 的模型訓(xùn)練，這種訓(xùn)練方式就涉及到了分布式通信和 NVLink。

當(dāng)談及分布式通信和 NVLink 時(shí)，我們進(jìn)入了一個(gè)引人入勝且不斷演進(jìn)的技術(shù)領(lǐng)域，下面我們將簡(jiǎn)單介紹分布式通信的原理和實(shí)現(xiàn)高效分布式通信背后的技術(shù) NVLink 的演進(jìn)。

分布式通信是指將計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)連接起來(lái)，使它們能夠相互通信和協(xié)作，以完成共同的任務(wù)。而 NVLink 則是一種高速、低延遲的通信技術(shù)，通常用于連接 GPU 之間或連接 GPU 與其他設(shè)備之間，以實(shí)現(xiàn)高性能計(jì)算和數(shù)據(jù)傳輸。

分布式并行

當(dāng)前深度學(xué)習(xí)進(jìn)入了大模型時(shí)代，即 Foundation Models。大模型，顧名思義主打的就是“大”。主要包括以下幾個(gè)方面：

數(shù)據(jù)規(guī)模大，大模型通常采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，減少了數(shù)據(jù)標(biāo)注，降低訓(xùn)練研發(fā)成本，而大量的數(shù)據(jù)又可以提高模型的泛化能力和性能。

參數(shù)規(guī)模大，隨著模型參數(shù)規(guī)模的不斷增大，模型可以更好地捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系和模式，有望進(jìn) 一步突破現(xiàn)有模型結(jié)構(gòu)的精度局限。

算力需求大，大規(guī)模的數(shù)據(jù)和參數(shù)，使得模型無(wú)法在單機(jī)上運(yùn)行和計(jì)算，這一方面要求計(jì)算硬件的不斷進(jìn)步，另一方面也要求 AI 框架具有分布式并行訓(xùn)練的能力。

所以說(shuō)，為了解決上述問(wèn)題我們需要引入分布式并行策略。

數(shù)據(jù)并行

數(shù)據(jù)并行（Data Parallel, DP）是一種常用的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練策略，它通過(guò)在多個(gè) GPU 上分布數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)并行處理。在數(shù)據(jù)并行的框架下，每個(gè) GPU（或稱(chēng)作工作單元）都會(huì)存儲(chǔ)模型的完整副本，這樣每個(gè) GPU 都能獨(dú)立地對(duì)其分配的數(shù)據(jù)子集進(jìn)行前向和反向傳播計(jì)算。

數(shù)據(jù)并行的工作流程：

參數(shù)同步：在開(kāi)始訓(xùn)練之前，所有的工作單元同步模型參數(shù)，確保每個(gè) GPU 的模型副本是相同的。

分配數(shù)據(jù)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)被劃分為多個(gè)批次，每個(gè)批次進(jìn)一步被分割成多個(gè)子集，每個(gè) GPU 負(fù)責(zé)處理一個(gè)數(shù)據(jù)子集。

獨(dú)立計(jì)算梯度：每個(gè) GPU 獨(dú)立地對(duì)其數(shù)據(jù)子集進(jìn)行前向傳播和反向傳播，計(jì)算出相應(yīng)的梯度。

梯度聚合：計(jì)算完成后，所有工作單元的梯度需要被聚合起來(lái)。這通常通過(guò)網(wǎng)絡(luò)通信來(lái)實(shí)現(xiàn)，比如使用 All-Reduce 算法，它允許在不同的 GPU 間高效地計(jì)算梯度的平均值。

更新參數(shù)：一旦梯度被平均，每個(gè) GPU 使用這個(gè)平均梯度來(lái)更新其模型副本的參數(shù)。

重復(fù)過(guò)程：這個(gè)過(guò)程在每個(gè)數(shù)據(jù)批次上重復(fù)進(jìn)行，直到模型在整個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練完成。

數(shù)據(jù)并行的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)：

數(shù)據(jù)并行可以允許訓(xùn)練過(guò)程水平擴(kuò)展到更多的 GPU 上，從而加速訓(xùn)練。其優(yōu)勢(shì)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，而且可以靈活的調(diào)整工作單元的數(shù)量來(lái)適應(yīng)可用的硬件資源，當(dāng)前多種深度學(xué)習(xí)框架提供了內(nèi)置支持。

不過(guò)數(shù)據(jù)并行隨著并行的 GPU 數(shù)量增加，需要存儲(chǔ)更多的參數(shù)副本，這會(huì)導(dǎo)致顯著的內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)。此外，梯度聚合步驟需要在 GPU 之間同步大量數(shù)據(jù)，這可能成為系統(tǒng)的瓶頸，特別是當(dāng)工作單元的數(shù)量增多時(shí)。

異步同步方案在數(shù)據(jù)并行中的應(yīng)用:

為了解決數(shù)據(jù)并行中的通信瓶頸問(wèn)題，研究者們提出了各種異步同步方案。在這些方案中，每個(gè) GPU 工作線程可以獨(dú)立于其他線程處理數(shù)據(jù)，無(wú)需等待其他工作線程完成其梯度計(jì)算和同步。這種方法可以顯著降低因通信導(dǎo)致的停滯時(shí)間，從而提高系統(tǒng)的吞吐量。

其實(shí)現(xiàn)原理為，在梯度計(jì)算階段，每個(gè) GPU 在完成自己的前向和反向傳播后，不等待其他 GPU，立即進(jìn)行梯度更新。其次，每個(gè) GPU 在需要時(shí)讀取最新可用的全局權(quán)重，而不必等待所有 GPU 達(dá)到同步點(diǎn)。

然而，這種方法也有其缺點(diǎn)。由于不同 GPU 上的模型權(quán)重可能不同步，工作線程可能會(huì)使用過(guò)時(shí)的權(quán)重進(jìn)行梯度計(jì)算，這可能導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)效率的降低，即精度上無(wú)法嚴(yán)格保證。

模型并行

模型并行（Model Parallel, MP）通常是指在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上分布式地訓(xùn)練一個(gè)大型的深度學(xué)習(xí)模型，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)模型的一部分。這種方法主要用于解決單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)無(wú)法容納整個(gè)模型的情況。模型并行可以進(jìn)一步細(xì)分為幾種策略，包括但不限于流水并行（Pipeline Parallel, PP）和張量并行（Tensor Parallel, TP）。

模型并行是一種解決單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)無(wú)法容納模型所有參數(shù)的方法。不同于數(shù)據(jù)并行，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)處理完整模型的不同數(shù)據(jù)子集，模型并行將模型的不同部分分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只負(fù)責(zé)模型的一部分參數(shù)。這樣可以有效降低單個(gè)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存需求和計(jì)算負(fù)載。

在模型并行中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多個(gè)層可以被分割并分配給不同的節(jié)點(diǎn)。例如，我們可以將連續(xù)的幾層分為一組，然后將這組層分配給一個(gè)節(jié)點(diǎn)。這種分層策略使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)只處理分配給它的一部分模型參數(shù)，減少了內(nèi)存和計(jì)算資源的使用。

然而，簡(jiǎn)單的模型并行實(shí)現(xiàn)可能會(huì)導(dǎo)致顯著的等待時(shí)間和計(jì)算資源的低效利用，因?yàn)榫哂许樞蛞蕾?lài)的層需要等待前一層的計(jì)算完成。

為了減少這種效率損失，流水并行（Pipeline Parallel, PP）被提出。在流水并行中，一個(gè)大的數(shù)據(jù)批次被分成多個(gè)小的微批次（micro-batches），每個(gè)微批次的處理速度應(yīng)該成比例地更快，并且每個(gè) Worker 一旦可用就開(kāi)始處理下一個(gè)微批次，從而加快流水的執(zhí)行速度。如果有足夠的微批次，則可以充分利用 Worker(GPU 卡)，并在步驟開(kāi)始和結(jié)束時(shí)將空閑時(shí)間“氣泡”降至最低。

在流水并行中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)按順序處理不同的模型層，微批次在節(jié)點(diǎn)間流動(dòng)，就像在流水線上一樣。梯度在所有微批次處理完畢后被平均，然后更新模型參數(shù)。

流水并行性按層“垂直”分割模型。我們還可以“水平”分割層內(nèi)的某些操作，這通常稱(chēng)為張量并行訓(xùn)練（Tensor Parallel, TP）來(lái)進(jìn)一步提高效率。

在張量并行中，模型中的大型矩陣乘法操作被分割成更小的部分，這些部分可以在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行。例如，在 Transformer 模型中，矩陣乘法是一個(gè)主要的計(jì)算瓶頸，通過(guò)張量并行，我們可以將權(quán)重矩陣分割成更小的塊，每個(gè)塊在不同的節(jié)點(diǎn)上并行處理。

在實(shí)踐中，模型并行可以包括流水并行和張量并行的組合。一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以負(fù)責(zé)模型的一部分（模型并行），同時(shí)處理不同的微批次（流水并行），并且在這個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)部，大型的矩陣運(yùn)算可以進(jìn)一步在多個(gè)處理器間分割（張量并行）。這樣的組合可以充分利用分布式計(jì)算資源，提高大規(guī)模模型訓(xùn)練的效率。

AI 框架分布式

對(duì)于模型訓(xùn)練來(lái)說(shuō)，不管是哪一種并行策略其本質(zhì)上包括將模型進(jìn)行“縱向”或“橫向”的切分，然后將單獨(dú)切分出來(lái)的放在不同的機(jī)器上進(jìn)行計(jì)算，來(lái)充分的利用計(jì)算資源。

在現(xiàn)在的 AI 框架中，通常都是采取的多種策略的混合并行來(lái)加速模型訓(xùn)練的。而要支持這種多種并行策略的訓(xùn)練模型，就需要涉及不同“切分”的模型部分如何通信。

AI 訓(xùn)練圖切分

如上圖所示，在 AI 計(jì)算框架中，我們需要將原來(lái)的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行切分，將其分布在不同的機(jī)器上進(jìn)行計(jì)算，這里通過(guò)在模型中插入 Send 和 Recv 節(jié)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行通信。

除此以外，在分布式的模型訓(xùn)練中，由于模型的切分我們也需要將模型參數(shù)放在不同模型部分所在的機(jī)器上，在訓(xùn)練過(guò)程中我們會(huì)涉及到不同模型節(jié)點(diǎn)參數(shù)的交互和同步，那也需要跨節(jié)點(diǎn)的同步數(shù)據(jù)和參數(shù)，這種就是分布式訓(xùn)練。

以上我們介紹的都是軟件層面的分布式策略和算法，接下來(lái)我們來(lái)看下通訊的硬件上是如何實(shí)現(xiàn)的。

通訊硬件

在 AI 訓(xùn)練中，分布式通信是至關(guān)重要的，特別是在處理大型模型和海量數(shù)據(jù)時(shí)。分布式通信涉及不同設(shè)備或節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)傳輸和協(xié)調(diào)，以實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算和模型參數(shù)同步，如下圖所示。

GPU 服務(wù)結(jié)構(gòu)

在機(jī)器內(nèi)通信方面，有幾種常見(jiàn)的硬件：

共享內(nèi)存：多個(gè)處理器或線程可以訪問(wèn)相同的物理內(nèi)存，這樣它們可以通過(guò)讀寫(xiě)內(nèi)存中的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行通信。共享內(nèi)存適用于在同一臺(tái)機(jī)器上進(jìn)行并行計(jì)算的情況。

PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）：PCIe 總線是連接計(jì)算設(shè)備的一種標(biāo)準(zhǔn)接口，通常用于連接 GPU、加速器卡或其他外部設(shè)備。通過(guò) PCIe 總線，數(shù)據(jù)可以在不同的計(jì)算設(shè)備之間傳輸，以實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算。

NVLink：NVLink 是一種由 NVIDIA 開(kāi)發(fā)的高速互連技術(shù)，可實(shí)現(xiàn) GPU 之間的直接通信。NVLink 可以提供比 PCIe 更高的帶寬和更低的延遲，適用于要求更高通信性能的任務(wù)。

在機(jī)器間通信方面，常見(jiàn)的硬件包括：

TCP/IP 網(wǎng)絡(luò)：TCP/IP 協(xié)議是互聯(lián)網(wǎng)通信的基礎(chǔ)，它允許不同機(jī)器之間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。在分布式計(jì)算中，可以使用 TCP/IP 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器間的通信和數(shù)據(jù)傳輸。

RDMA（Remote Direct Memory Access）網(wǎng)絡(luò)：RDMA 是一種高性能網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，它允許在不涉及 CPU 的情況下直接從一個(gè)內(nèi)存區(qū)域傳輸數(shù)據(jù)到另一個(gè)內(nèi)存區(qū)域。RDMA 網(wǎng)絡(luò)通常用于構(gòu)建高性能計(jì)算集群，提供低延遲和高吞吐量的數(shù)據(jù)傳輸。

在了解在硬件之后，實(shí)現(xiàn)通信不可或缺的是提供集合通信功能的庫(kù)。其中，最常用的集合通信庫(kù)之一是 MPI（Message Passing Interface），在 CPU 上被廣泛應(yīng)用。而在 NVIDIA GPU 上，最常用的集合通信庫(kù)則是 NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）。

NVLink&NVSwitch

如上圖所示，通過(guò) NCCL 庫(kù)，我們可以利用 NVLink 或 NVSwitch 將不同的 GPU 相互連接起來(lái)。NCCL 在算法層面提供了外部 API，通過(guò)這些 API，我們可以方便地進(jìn)行跨多個(gè) GPU 的集合通信操作。NCCL 的 API 覆蓋了常見(jiàn)的集合通信操作，如廣播、歸約、全局歸約、全局同步等，為開(kāi)發(fā)者提供了豐富而高效的并行計(jì)算工具。

集合通信

集合通信（Collective Communications）是一種涉及進(jìn)程組中所有進(jìn)程的全局通信操作。它包括一系列基本操作，如發(fā)送（send）、接收（receive）、復(fù)制（copy）、組內(nèi)進(jìn)程?hào)艡谕剑˙arrier），以及節(jié)點(diǎn)間進(jìn)程同步（signal + wait）。這些基本操作經(jīng)過(guò)組合可以構(gòu)成一組通信模板，也稱(chēng)為通信原語(yǔ)。例如，1 對(duì)多的廣播（broadcast）、多對(duì) 1 的收集（gather）、多對(duì)多的收集（all-gather）、1 對(duì)多的發(fā)散（scatter）、多對(duì) 1 的規(guī)約（reduce）、多對(duì)多的規(guī)約（all-reduce）、組合的規(guī)約與發(fā)散（reduce-scatter）、多對(duì)多的全互連（all-to-all）等。下面我們簡(jiǎn)單介紹幾個(gè)。

集合通信

Gather 操作屬于多對(duì) 1 的通信原語(yǔ)，具有多個(gè)數(shù)據(jù)發(fā)送者，一個(gè)數(shù)據(jù)接收者，可以在集群內(nèi)把多個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集到一個(gè)節(jié)點(diǎn)上，他的反向操作對(duì)應(yīng) Scatter。

Broadcast 屬于 1 對(duì)多的通信原語(yǔ)，一個(gè)數(shù)據(jù)發(fā)送者，多個(gè)數(shù)據(jù)接收者，可以在集群內(nèi)把一個(gè)節(jié)點(diǎn)自身的數(shù)據(jù)廣播到其他節(jié)點(diǎn)上。如上圖所示，當(dāng)主節(jié)點(diǎn) 0 執(zhí)行 Broadcast 時(shí)，數(shù)據(jù)即從主節(jié)點(diǎn) 0 被廣播至其他節(jié)點(diǎn)。

Scatter 是數(shù)據(jù)的 1 對(duì)多的分發(fā)，它將一張 GPU 卡上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分片再分發(fā)到其他所有的 GPU 卡上。

AllReduce 屬于多對(duì)多的通信原語(yǔ)，具有多個(gè)數(shù)據(jù)發(fā)送者，多個(gè)數(shù)據(jù)接收者，其在集群內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn)上都執(zhí)行相同的 Reduce 操作，可以將集群內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)規(guī)約運(yùn)算得到的結(jié)果發(fā)送到所有的節(jié)點(diǎn)上。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，AllReduce 是數(shù)據(jù)的多對(duì)多的規(guī)約運(yùn)算，它將所有的 GPU 卡上的數(shù)據(jù)規(guī)約（比如 SUM 求和）到集群內(nèi)每張 GPU 卡上。

AllGather 屬于多對(duì)多的通信原語(yǔ)，具有多個(gè)數(shù)據(jù)發(fā)送者，多個(gè)數(shù)據(jù)接收者，可以在集群內(nèi)把多個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集到一個(gè)主節(jié)點(diǎn)上（Gather），再把這個(gè)收集到的數(shù)據(jù)分發(fā)到其他節(jié)點(diǎn)上。

AllToAll 操作每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)會(huì) Scatter 到集群內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)上，同時(shí)每一個(gè)節(jié)點(diǎn)也會(huì) Gather 集群內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。AllToAll 是對(duì) AllGather 的擴(kuò)展，區(qū)別是 AllGather 操作中，不同節(jié)點(diǎn)向某一節(jié)點(diǎn)收集到的數(shù)據(jù)是相同的，而在 AllToAll 中，不同的節(jié)點(diǎn)向某一節(jié)點(diǎn)收集到的數(shù)據(jù)是不同的。

NVLlink 與 NVSwitch 發(fā)展

NVLink 和 NVSwitch 是英偉達(dá)推出的兩項(xiàng)革命性技術(shù)，它們正在重新定義 CPU 與 GPU 以及 GPU 與 GPU 之間的協(xié)同工作和高效通信的方式。

NVLink 是一種先進(jìn)的總線及其通信協(xié)議。NVLink 采用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)結(jié)構(gòu)、串列傳輸，用于中央處理器（CPU）與圖形處理器（GPU）之間的連接，也可用于多個(gè)圖形處理器（GPU）之間的相互連接。

NVSwitch：是一種高速互連技術(shù)，同時(shí)作為一塊獨(dú)立的 NVLink 芯片，其提供了高達(dá) 18 路 NVLink 的接口，可以在多個(gè) GPU 之間實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸。

這兩項(xiàng)技術(shù)的引入，為 GPU 集群和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)等應(yīng)用場(chǎng)景帶來(lái)了更高的通信帶寬和更低的延遲，從而提升了系統(tǒng)的整體性能和效率。

NVLink 發(fā)展

NVLink 發(fā)展

如上圖所示，從 Pascal 架構(gòu)到 Hoppe 架構(gòu)，NVLink 已經(jīng)經(jīng)過(guò)了四代的發(fā)展演進(jìn)。在 2024 年的 GTC 大會(huì)上，NVIDIA 發(fā)布了 Blackwell 架構(gòu)，其中 NVLink 再次更新，發(fā)布了第五代 NVLink，其中互聯(lián)帶寬達(dá)到了 1800GB/s。

如上圖所示，每一層 NVLink 的更新，其每個(gè) GPU 的互聯(lián)帶寬都是在不斷的提升，其中 NVLink 之間能夠互聯(lián)的 GPU 數(shù)，也從第一代的 4 路到第四代的 18 路。最新的 Blackwell 架構(gòu)其最大互聯(lián) GPU 數(shù)，并未增加。

NVLink 發(fā)展

從上圖可以看出，在 P100 中每一個(gè) NVLink 只有 40GB/s，而從第二代 V100 到 H100 每一個(gè) NVLink 鏈路都有 50GB/s，通過(guò)增加了鏈路的數(shù)量使得整體帶寬增加。

NVSwitch 發(fā)展

NVSwitch 發(fā)展

如上圖所示，NVSwitch 技術(shù)從 Volta 架構(gòu)到 Hopper 架構(gòu)，經(jīng)歷了三代的演進(jìn)與發(fā)展。在每一代中，每個(gè) GPU 互聯(lián)的芯片模組數(shù)量保持不變，都為 8 個(gè)，這意味著互聯(lián)的基本結(jié)構(gòu)保持了穩(wěn)定性和一致性。隨著 NVLink 架構(gòu)的升級(jí)，GPU 到 GPU 之間的帶寬卻實(shí)現(xiàn)了顯著的增長(zhǎng)，因?yàn)?NVSwitch 就是 NVLink 具體承載的芯片模組，從 Volta 架構(gòu)的 300GB/s 增加到了 Hopper 架構(gòu)的 900GB/s。

下面我們來(lái)看下 NVLink 與 NVSwitch 在服務(wù)器中的關(guān)系。

NVSwitch 發(fā)展

如上圖所示，在 P100 中是只有 NVLink 的，GPU 間通過(guò) CubeMesh 進(jìn)行互聯(lián)。在 P100 中，每一個(gè) GPU 有 4 路進(jìn)行互聯(lián)，每 4 個(gè)組成一個(gè) CubeMesh。

而到了 V100 中，每一個(gè) GPU 可以通過(guò) NVSwitch 合另外一個(gè) GPU 進(jìn)行互聯(lián)。到了 A100 中，NVSwitch 再次升級(jí)，節(jié)省了很多的鏈路，每一個(gè) GPU 可以通過(guò) NVSwitch 和任何一個(gè) GPU 進(jìn)行互聯(lián)。

到了 H100 中，又有了新的技術(shù)突破，單機(jī)內(nèi)有 8 塊 H100 GPU 卡，任意兩個(gè) H100 卡之間都有 900 GB/s 的雙向互聯(lián)帶寬。值得注意的是，在 DGX H100 系統(tǒng)里，四個(gè) NVSwitch 留出了 72 個(gè) NVLink4 連接，用于通過(guò) NVLink-Network Switch 連接到其他 DGX H100 系統(tǒng)，從而方便組成 DGX H100 SuperPod 系統(tǒng)。其中，72 個(gè) NVLink4 連接的總雙向帶寬是～3.6TB/s。

總結(jié)

在大模型時(shí)代，人工智能的發(fā)展越來(lái)越依賴(lài)于強(qiáng)大的計(jì)算資源，尤其是 GPU 資源。為了訓(xùn)練這些龐大的模型，我們需要采用分布式并行策略，將模型訓(xùn)練任務(wù)分散到多個(gè) GPU 或計(jì)算節(jié)點(diǎn)上。這不僅涉及到數(shù)據(jù)并行和模型并行等策略，還需要高效的分布式通信技術(shù)，如 NVLink 和 NVSwitch，來(lái)保證數(shù)據(jù)在不同計(jì)算單元間的快速傳輸和同步。

大模型時(shí)代的 AI 框架不僅需要支持不同的分布式并行策略，還需要涉及和考慮到分布式通信技術(shù)，例如 NVLink 和 NVSwitch 來(lái)支持高效的跨節(jié)點(diǎn)通信。

未來(lái)隨著模型的規(guī)模將繼續(xù)增長(zhǎng)，對(duì)計(jì)算資源的需求也將不斷上升。我們需要不斷優(yōu)化分布式并行策略，并發(fā)展更高效的分布式通信技術(shù)。這不僅僅是軟件上的策略優(yōu)化更新，也涉及到硬件層面的優(yōu)化更新。

NVLink 和 NVSwitch 不斷的更新，進(jìn)一步提升深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的速度和效率。通過(guò)了解這些通信技術(shù)創(chuàng)新和進(jìn)步，可以幫助我們更好的訓(xùn)練更大的模型，推動(dòng)人工智能向更深層次的方向發(fā)展。