本项目包含8个在多GPU环境下训练大型语言模型的挑战性谜题，旨在通过实践掌握内存效率和计算管道优化的关键训练原理。尽管大多数人没有机会在成千上万台计算机上进行训练，这些技能对现代AI的发展至关重要。推荐使用Colab运行这些谜题，提供便捷的上手体验。

Redis是一个开源的高性能内存数据结构存储系统。它支持字符串、哈希、列表、集合等多种数据结构,并提供持久化、复制和集群功能。Redis将数据存储在内存中以实现高速访问,同时支持数据持久化到磁盘。其高效的内存使用机制使其比传统数据库占用更少内存。Redis广泛应用于缓存、消息队列和实时分析等场景,是现代互联网应用的重要基础设施。

GaLore是一种内存高效的低秩训练策略，实现全参数学习的同时比常见低秩适应方法更节省内存。作为梯度投影方法，GaLore可通过两行代码轻松集成到现有优化器中。这一策略不仅优化内存使用，还保持训练准确性，为大规模语言模型训练提供新解决方案。项目目前处于预发布阶段，计划未来支持多GPU训练和内存高效的低秩梯度累积等功能。

Low-bit Optimizers项目实现了一种4位优化器技术，可将优化器状态从32位压缩至4位，有效降低神经网络训练的内存使用。通过分析一阶和二阶动量，该项目提出了改进的量化方法，克服了现有技术的限制。在多项基准测试中，4位优化器实现了与全精度版本相当的准确率，同时提高了内存效率，为大规模模型训练开辟了新途径。

FlatBuffers是一款跨平台序列化库，专注于优化内存效率。它支持直接访问序列化数据，无需预先解析，同时保持良好的兼容性。该库兼容多种编程语言和操作系统，提供从schema定义到数据读取的完整工作流程。FlatBuffers为开发者提供高效的数据处理方案，适用于需要优化内存使用的项目。

Adam-mini是一种新型优化器，通过创新的参数分块和学习率分配方法，将内存占用比AdamW降低45%到50%，同时维持或提高模型性能。它支持多种分布式框架，可用于预训练、监督微调和RLHF等任务。Adam-mini基于Hessian结构相关原则，为大规模模型训练提供了高效解决方案。

Lightplane是一个内存高效的神经3D场景渲染框架,包含可微分辐射场渲染器和特征投影模块。它能以不到1GB的GPU内存渲染全高清图像批次,保持与现有方法相当的渲染和反向传播速度。框架包含Lightplane渲染器和投影器两个主要组件,均采用优化的GPU内核实现。Lightplane具有高内存效率和可扩展性,易于扩展和使用,能显著提升神经场方法的应用规模。