好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的“DeepSpeed/FairScale：大规模分布式训练与模型并行优化”专场脱口秀！我是你们的老朋友，Bug终结者，代码段子手，今天要跟大家唠唠嗑，聊聊怎么用DeepSpeed和FairScale这两个神器，把那些动辄几十亿、几千亿参数的大模型，像玩泥巴一样轻松训练出来。 开场白：模型太大，钱包太瘪？分布式训练来救场！ 话说，现在AI圈流行“大力出奇迹”，模型参数一个比一个多，动不动就几百GB，单张显卡根本塞不下。就算勉强塞进去，训练起来慢得像蜗牛爬，电费都够你买辆小汽车了！ 这时候，分布式训练就显得尤为重要了。简单来说，就是把一个大模型切成小块，分给多张显卡甚至多台机器去训练。大家齐心协力，共同进步，效率嗖嗖的！ 但是，分布式训练也不是那么容易的。数据怎么分？梯度怎么同步？通信开销怎么优化？一不小心就掉坑里了。好在，DeepSpeed和FairScale这两个好基友，帮我们填平了这些坑。 第一幕：DeepSpeed：微软出品，必属精品？ DeepSpeed是微软搞出来的，号称“让深度学习更深、更快、更省”。它主要解决了以下几个问题： 模型并行性: …