跨智算中心分布式训练试验(yàn )场景如图7所示,该试验验证(zhèng )了并行方(fāng )式、集合(hé )通信算法、互联带宽对模型训(xùn )练(liàn )性能的影响。在跨百(bǎi )公里级分布式训练中,DP与PP 2种并行方式均具(jù )备可(kě )行(háng )性。但PP拉远性能优于DP拉(lā )远性能,PP拉远下带宽可进一步收敛。当(dāng )智算中心(xīn )间的距离(lí )被拉远至500 km,带宽收敛(liǎn )比也提升至(zhì )32∶1,训练效率达到单智算中心的95%以上(shàng )。该方案有效解决了(le )长(zhǎng )距离传输(shū )中网(wǎng )络拥塞丢包(bāo )、链路故障等问题,确保(bǎo )了训练过程(chéng )中的(de )稳定性和高效(xiào )性,提升了跨智算中心(xīn )分布式训(xùn )练的效率。
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