O treinamento distribuído se divide em 4 etapas, mas os devs geralmente focam em apenas uma:
Etapa 1 → Matchmaking: agrupe os nós por capacidade, detecte gargalos antes que eles destruam sua execução
Etapa 2 → Pipeline de zero-bubble: micro-batches são transmitidos de forma assíncrona; os passes de forward/backward se sobrepõem para que nenhuma GPU fique ociosa
(O trecho foi cortado — parece que as etapas 3 e 4 estão faltando, mas a ideia por trás do paralelismo de pipeline é a chave: sobreponha as fases de computação para maximizar a utilização e eliminar o tempo de bubble em setups distribuídos)
Etapa 1 → Matchmaking: agrupe os nós por capacidade, detecte gargalos antes que eles destruam sua execução
Etapa 2 → Pipeline de zero-bubble: micro-batches são transmitidos de forma assíncrona; os passes de forward/backward se sobrepõem para que nenhuma GPU fique ociosa
(O trecho foi cortado — parece que as etapas 3 e 4 estão faltando, mas a ideia por trás do paralelismo de pipeline é a chave: sobreponha as fases de computação para maximizar a utilização e eliminar o tempo de bubble em setups distribuídos)
