LLM训练中通信可预测性的分析

本文探讨了大型语言模型 (LLM) 分布式训练的一个关键方面：通信可预测性。它超越了运行时优化，提供了对通信模式和开销的系统性理解。开发分析公式和配置调整工具 (ConfigTuner) 是重要的贡献，为训练性能提供了实际改进。

• •对 LLM 训练中通信可预测性的系统分析。
• •开发用于估计通信开销的分析公式。
• •引入 ConfigTuner，一个用于优化训练性能的配置调整工具。
• •与现有 LLM 训练框架相比，展示了性能改进。