跨智算中心分布式訓(xùn)練試驗場景如圖7所示,該試驗(yàn )驗(yàn )證(zhèng )了并行方式(shì )、集合通(tōng )信算法、互聯(lián)帶寬對模型(xíng )訓(xùn)練性能的影響。在跨百公(gōng )里級(jí )分布式訓(xùn)練中,DP與PP 2種并行(háng )方式均具備可行性。但PP拉(lā )遠(yuǎn)性能優(yōu)于DP拉遠(yuǎn)性能,PP拉遠(yuǎn)下帶寬可進(jìn)一步(bù )收斂。當(dāng)智算(suàn )中心間的(de )距離被(bèi )拉遠(yuǎn)至500 km,帶寬收(shōu )斂比也提(tí )升(shēng )至32∶1,訓(xùn)練效率達(dá)(dá )到(dào )單智算中心的(de )95%以上(shàng )。該方案有效解決了長距離傳輸中網(wǎng)絡(luò)擁塞丟包(bāo )、鏈路故障等問題,確(què )保了訓(xùn)練過(guò )程中的穩(wěn)定性和高效性,提升了跨智(zhì )算中心分布(bù )式訓(xùn)練的(de )效率。
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