分布式系统通过将工作负载划分到多个gpu、tpu或计算节点来实现llm的高效训练。这种并行性允许处理更大的模型和数据集，从而显著减少训练时间。分布式训练可以在不同级别实现，例如数据并行性，模型并行性或流水线并行性。
数据并行性在多个设备上分割数据集，其中每个设备独立处理数据的子集，并且在每个步骤之后同步梯度。模型并行性将模型本身跨设备划分，从而允许较大的架构适应内存约束。流水线并行性将模型分割成多个阶段，每个阶段由不同的设备顺序处理。
Horovod、PyTorch Distributed和DeepSpeed等框架通过管理设备之间的同步和通信来简化分布式训练。像InfiniBand这样的高速互连确保了高效的数据传输，进一步优化了性能。这些系统使得训练像GPT-4这样的大规模llm变得可行，这需要大量的计算资源。