#为什么大模型只能在1000张A100集群上训练，不能在分散的1000张卡上训练？
因为你还得把1000张卡的运算汇总起来。每张卡算一部分，你不汇总，结果不完整啊。
大模型通常只能在强大的GPU集群上训练,而不能在分散的许多小卡上训练,主要有以下原因:
- 如果模型分布在许多分散的小卡上,它们之间需要大量通信来同步参数,这会极大影响训练性能。而在同一个GPU集群上,卡与卡之间的通信成本较低。
- 在分散环境下,实现所有卡上的模型保持完全同步是非常困难的。难以解决通信延迟带来的不同步问题。而同一个GPU集群具有较低延迟,更容易实现同步。
- 在分散环境下,管理大量异构计算资源及其之间的通信是极其困难的。而GPU集群提供统一的资源和管理接口,更易于管理。
- 分散在不同地理位置的小卡通常只有低速网络相连,无法提供同一个GPU集群内私有高速互联网络具有的低延迟高带宽。这进一步限制了它们上的大模型训练。
- 目前主流的深度学习框架和模型主要优化为在GPU集群上训练大模型。要支持在分散异构环境下的训练还需要做很多工作,软件和算法支持还不足。
所以,大模型难以在分散环境下得到高效训练,这主要是由于通信成本高、难以实现同步、难以管理、网络条件差以及软件支持不足等难题的综合导致的。而GPU集群则提供了相对封闭的高性能训练环境,更易于实现大模型的高效训练。