简体中文全译本 · 交互版

超大规模训练实战手册
The Ultra-Scale Playbook

Hugging Face nanotron 团队著(Nouamane Tazi、Ferdinand Mom、Haojun Zhao、Phuc Nguyen、Mohamed Mekkouri、Leandro von Werra、Thomas Wolf)。从单 GPU 的内存剖析出发,一路走到数据/张量/上下文/流水线/专家五维并行、GPU kernel 优化与混合精度——在 GPU 集群上训练大型语言模型所需的一切。每章附交互实验。

简体版基于台湾 Twinkle AI Community 的繁体中文翻译转换,保留原翻译署名。

12章节
4附录
134插图
16交互实验
—GitHub ★

章节

交互实验导论导论与全书鸟瞰Introduction & High-Level Overview为什么要学大规模训练、全书地图与速查表。 交互实验第 1 章第一步:单 GPU 训练First Steps: Training on one GPUTransformer 内存剖析、激活重算与梯度累积。 交互实验第 2 章数据并行Data ParallelismDP 通信与计算重叠、全局批次大小,与 ZeRO 1/2/3 分片。 交互实验第 3 章张量并行Tensor Parallelism行/列切分线性层、Transformer 区块的 TP 与序列并行。 交互实验第 4 章上下文并行Context Parallelism超长序列的激活内存、Ring Attention 与 Zig-Zag 平衡。 交互实验第 5 章流水线并行Pipeline ParallelismAFAB、1F1B、交错阶段到 Zero Bubble 与 DualPipe。 交互实验第 6 章专家并行Expert ParallelismMoE 模型的专家分片与路由。 交互实验第 7 章5D 并行速览5D Parallelism in a NutshellDP/TP/SP/CP/PP/EP 全家族的统一视角与组合原则。 交互实验第 8 章寻找最佳训练配置Finding the Best Training Configuration三步骤:塞进内存、达成目标批次、最大化吞吐;数千组实测的教训。 交互实验第 9 章深入 GPU:架构与内核Diving in the GPUs: Architecture & KernelsGPU 架构速成、线程与内存阶层、写出高效 kernel。 交互实验第 10 章融合内核、Flash Attention 与混合精度Fused Kernels, Flash Attention & Mixed Precisionkernel 融合、FA1-3 的内存魔法,与 FP32/BF16/FP8 训练。 交互实验结语结语与展望Conclusion全书回顾、下一步,与致谢。

附录与资源

交互实验附录 A0并行编程速成A0: Parallel Programming Crash Coursebroadcast、all-reduce、scatter/gather 等集体通信操作。 交互实验附录 A1分布式训练性能分析A1: Distributed Training Profiling用 profiler 看懂 kernel 与通信的时间轴。 交互实验附录 A2LLM 训练的典型尺度A2: Typical Scales in LLM Training模型、批次、集群规模的数量级速查。 交互实验附录 A3计算/通信重叠的数学A3: Math for Compute/Communication Overlap各并行策略下重叠条件的推导。 参考资源参考资源References里程碑论文、训练框架、调试与硬件资源的注解书单。