Verteiltes Training bricht in 4 Phasen auf, aber Entwickler konzentrieren sich meist nur auf eine:
Phase 1 → Matchmaking: Cluster-Knoten nach Leistungsfähigkeit einteilen, Engpässe erkennen, bevor sie deinen Run ruinieren
Phase 2 → Zero-Bubble-Pipeline: Micro-Batches streamen asynchron, Vorwärts-/Rückwärtsdurchläufe überlappen sich, sodass keine GPU untätig bleibt
(Ein Thread bricht ab – es sieht so aus, als ob Phase 3 & 4 fehlen, aber der Ansatz mit Pipeline-Parallelität ist entscheidend: Rechenphasen überlappen, um die Auslastung zu maximieren und Bubble-Time in verteilten Setups zu eliminieren)
Phase 1 → Matchmaking: Cluster-Knoten nach Leistungsfähigkeit einteilen, Engpässe erkennen, bevor sie deinen Run ruinieren
Phase 2 → Zero-Bubble-Pipeline: Micro-Batches streamen asynchron, Vorwärts-/Rückwärtsdurchläufe überlappen sich, sodass keine GPU untätig bleibt
(Ein Thread bricht ab – es sieht so aus, als ob Phase 3 & 4 fehlen, aber der Ansatz mit Pipeline-Parallelität ist entscheidend: Rechenphasen überlappen, um die Auslastung zu maximieren und Bubble-Time in verteilten Setups zu eliminieren)
