DeepMind 发布《如何扩展你的模型》深度技术教程
tetsuoai · x · 2026-08-10
Google DeepMind 团队发布了名为《How to Scale Your Model》的开源教程，旨在破除大模型训练与推理扩展的“炼金术”迷雾，从底层系统的视角解析 LLM 的运行机制。
该教程深入探讨了 TPU 和 GPU 的工作原理及通信机制，并涵盖了以下核心内容：
- 并行策略：在不同计算规模下如何选择和切分数据与模型并行方案。
- 成本估算：如何估算训练大型 Transformer 模型的时间和显存需求。
- 软硬协同：如何利用特定硬件特性设计算法，以及基于算法瓶颈理解未来硬件设计方向。
教程假定读者具备基础的 Transformer 架构知识，适合希望深入理解大规模分布式训练底层逻辑的工程师与研究员。
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