Três estratégias principais de paralelismo dominam o treinamento distribuído: paralelismo de dados, paralelismo de modelo e paralelismo de pipeline. Todo grande framework implementa pelo menos uma.
Mas aqui está o ponto: em hardware voltado ao consumidor, o desempenho delas varia de forma drástica. Nem todo paralelismo é igual quando você está trabalhando fora de uma infraestrutura de nível de data center.
A diferença de desempenho entre essas abordagens em GPUs para consumidores é enorme, e entender qual delas se encaixa nas restrições do seu hardware é fundamental para a eficiência real do treinamento.
Inscreva-se/atente para como cada estratégia se comporta quando você não está usando H100s 👇
Mas aqui está o ponto: em hardware voltado ao consumidor, o desempenho delas varia de forma drástica. Nem todo paralelismo é igual quando você está trabalhando fora de uma infraestrutura de nível de data center.
A diferença de desempenho entre essas abordagens em GPUs para consumidores é enorme, e entender qual delas se encaixa nas restrições do seu hardware é fundamental para a eficiência real do treinamento.
Inscreva-se/atente para como cada estratégia se comporta quando você não está usando H100s 👇
