Decoupled DiLoCo | DeepMind新论文

最近，谷歌DeepMind和谷歌研究院，又联合发布了一篇关于Decoupled DiLoCo的论文。论文数据显示，当集群规模达到240万块芯片时，传统弹性数据并行的有效计算时间只有40%，而Decoupled DiLoCo能在同样的极端故障环境下，将有效吞吐率稳定在86%，通信带宽需求只有传统方案的60分之一，甚至能把全球各地的老旧芯片、零散算力整合到同一场训练中，还不影响最终模型质量。今天我们就来拆解一下这篇论文，不得不说，做分布式系统还得看Jeff Dean。
https://arxiv.org/pdf/2604.21428v1
原视频来自：https://youtu.be/xGirTJSQ5pQ?si=db4FfcDmI9VgOLX2
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