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本文将会介绍昇思MindSpore的并行训练技术，以及如何通过张量重排布和自动微分简化并行策略搜索，实现高效大模型训练。大模型的带来随着深度学习的发展，为了实现更高的准确率和更丰富的应用场景，训练数据集和神经网络模型的规模日益增大。特别是自然语言处理（NaturalLanguageProcess

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算子切分在了解算子切分前，先了解一下卷积的运算过程，作者将算子切分分为了两个维度的切分：OC维度和H维度，没有W维度可能与数据在内存中的存储方式有关。OC维度切分卷积就是OC数量个kernel_size×kernel_size×IC大小的卷积核与输入张量卷积计算后的输出叠加，因此从OC维度上切分，将

RAG分块策略：主流方法（递归、jina-seg）+前沿推荐（Meta-chunking、Latechunking、SLM-SFT）大多数常用的数据分块方法（chunking）都是基于规则的，采用fixedchunksize（译者注：将数据或文本按照固定的大小进行数据分块）或overlapofadjacentchunks（译者注：让相邻的数据块具有重叠内容，确保信

1.原理  针对transformer模型的模型并行方法，利用矩阵乘法的特性，将每个层切开，放入不同GPU中。对于注意力层，是按注意力头进行切分;对于MLP层，是按矩阵列进行切分。整个执行流程中，每个层的需要进行数据通信，因为对于矩阵切分后的乘法要得到最终的结果需要每个分块的结果进行矩

1.原理  与CPU的流水线的方法相同，Gpipe将模型分成多个块，每个块含有原模型的数个层。将每个块放在不同的GPU上，实现模型的流水线执行。只对模型进行切分实际上并没有达到并行的效果，因为是按照模型的层进行切分，不同层之间的前向传播和反向传播存在同步关系，所以无法并行执行。

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前几天谷歌发布了一款量子芯片Willow，在互联网上掀起了一阵追捧，其中获得了一众互联网大佬的点赞。包括马斯克和奥特曼等。据说这款芯片解决了量子计算领域三十年来未攻克的难题，并且在5分钟内完成了当今最快的超级计算机需要10²⁵年（这个数字远远超过了宇宙的年龄）才能完成的计算

1动态链接器动态链接器（DynamicLinker）是操作系统的一部分，它能够在程序运行时动态地链接程序所需的共享库。两大libc——glibc和musl中都带有自己的动态链接器（ld.so）。通常来说，使用什么工具链编译，最终得到的PIE文件中INTERP段就会包含工具链对应libc的ld.so的路径。比如使用

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