Verteiltes Training
Distributed Training verteilt das ML-Training auf mehrere GPUs oder Maschinen – notwendig für Modelle, die nicht auf eine einzelne GPU passen.
Distributed Training verteilt ML-Training auf viele GPUs – Data Parallel, Model Parallel und Pipeline Parallel ermöglichen das Training von Milliarden-Parameter-Modellen.
Erklärung
Strategien: Data Parallel (gleiche Modellkopie, verschiedene Daten), Model Parallel (Modell aufgeteilt), Pipeline Parallel (Schichten verteilt). Tools: DeepSpeed, FSDP, Megatron-LM. Für LLM-Training werden Tausende GPUs kombiniert.
Relevanz für Marketing
Ohne Distributed Training wäre kein LLM-Training möglich – GPT-4 nutzte geschätzt 10.000+ GPUs.
Entstehung & Geschichte
Data Parallel Training wurde mit MapReduce-Ansätzen populär. Horovod (Uber, 2018) vereinfachte Multi-GPU-Training. DeepSpeed (Microsoft, 2020) brachte ZeRO-Optimierung für Memory-Effizienz. FSDP (PyTorch, 2022) integrierte Sharding nativ. Megatron-LM (NVIDIA) kombiniert alle Parallelismus-Strategien für maximale Skalierung.
Abgrenzung & Vergleiche
Verteiltes Training vs. Data Parallel vs Model Parallel
Data Parallel: Modell auf jeder GPU, Daten aufgeteilt (einfach). Model Parallel: Modell aufgeteilt (nötig wenn Modell > 1 GPU).