L’entraînement distribué se décompose en 4 étapes, mais les développeurs se concentrent généralement sur une seule :
Étape 1 → Appariement : regrouper les nœuds selon leurs capacités, repérer les goulots d’étranglement avant qu’ils ne ruinent votre exécution
Étape 2 → Pipeline sans “bulles” : les micro-paquets circulent de façon asynchrone, les passes avant/arrière se chevauchent pour qu’aucun GPU reste inactif
(Coupure du fil—il semble que les étapes 3 et 4 manquent, mais l’idée clé côté parallélisme de pipeline est la suivante : chevaucher les phases de calcul pour maximiser l’utilisation et réduire le temps de “bulle” dans les configurations distribuées)
Étape 1 → Appariement : regrouper les nœuds selon leurs capacités, repérer les goulots d’étranglement avant qu’ils ne ruinent votre exécution
Étape 2 → Pipeline sans “bulles” : les micro-paquets circulent de façon asynchrone, les passes avant/arrière se chevauchent pour qu’aucun GPU reste inactif
(Coupure du fil—il semble que les étapes 3 et 4 manquent, mais l’idée clé côté parallélisme de pipeline est la suivante : chevaucher les phases de calcul pour maximiser l’utilisation et réduire le temps de “bulle” dans les configurations distribuées)
