#大模型并行训练

Colossal-AI致力于使大型AI模型的训练更加经济、快速且易于获取。通过支持多种并行策略，包括数据并行、流水线并行、张量并行和序列并行，Colossal-AI可以大幅提高大规模模型训练的速度。此外，还集成了异构训练和零冗余优化器技术，使得在多GPU集群上的训练过程更加高效和灵活。Colossal-AI通过这些先进的功能，已被广泛应用于生产和研究场景，显著推动了AI技术的进步和应用。

PatrickStar通过其创新的块状内存管理技术，使大型预训练模型训练更加高效且资源节约。该技术优化了内存使用，让硬件资源较少的环境下也能有效训练庞大模型，显著提升训练效率和模型规模，支持多节点超大模型的训练。