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摘要
摘要
随着深度学习的不断发展，大模型因其出色的样本效率和强大的泛化能力
逐渐在众多深度学习模型中崭露头角，成为自然语言处理等领域中最具竞争力
的模型。然而，在大模型的训练过程中，训练时间和内存消耗成为研究者们面临
的主要挑战。为了加速大模型的训练，研究者们提出了诸多训练加速技术，其中
最为广泛运用的是分布式训练技术。分布式训练技术主要包括数据并行，模型并
行，流水并行等。在这些技术中，数据并行因其实现简单、额外开销较小以及可
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