TL;DR：本文系统梳理了深度学习分布式训练的核心技术栈，涵盖数据并行、模型并行、流水线并行、张量并行四大并行策略，深入解析 AllReduce 等通信原语的工作原理，详解 ZeRO 三阶段显存优化机制，并对比 DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP、Ray 等主流框架的适用场景，最后讨论混合精度训练与未来趋势。
目录
- 1. 为什么需要分布式训练
- 2. 分布式训练的核心概念
- 3. 数据并行（Data Parallelism）
发布时间：2026/7/29 2:17:06
TL;DR：本文系统梳理了深度学习分布式训练的核心技术栈，涵盖数据并行、模型并行、流水线并行、张量并行四大并行策略，深入解析 AllReduce 等通信原语的工作原理，详解 ZeRO 三阶段显存优化机制，并对比 DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP、Ray 等主流框架的适用场景，最后讨论混合精度训练与未来趋势。
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