117_LLM训练的高效分布式策略：从数据并行到ZeRO优化
引言 在2025年，大型语言模型（LLM）的规模已经达到了数千亿甚至数万亿参数，训练这样的庞然大物需要先进的分布式训练技术支持。本文将深入探讨LLM训练中的高效分布式策略，从基础的数据并行到最先进的ZeRO优化技术，为读者提供全面且实用的技术指南。 1.1 分布式训练的重要性 随着模型规模的爆炸式增长...
PolarDB-X如何优化和执行JOIN
JOIN是将多个表以某个或某些列为条件进行连接操作而检索出关联数据的过程，多个表之间以共同列关联在一起。本文主要介绍PolarDB-X如何优化和执行JOIN。
PolarDB-X如何优化和执行子查询_云原生数据库PolarDB分布式版_云原生数据库 PolarDB(PolarDB)
子查询是指在父查询的WHERE子句或HAVING子句中嵌套另一个SELECT语句的查询，本文主要介绍PolarDB-X如何优化和执行子查询。
PolarDB-X如何优化和执行排序计算_云原生数据库PolarDB分布式版_云原生数据库 PolarDB(PolarDB)
本文介绍PolarDB-X如何优化和执行排序计算，达到减少数据传输量和提高执行效率的效果。
PolarDB-X如何优化和执行聚合计算_云原生数据库PolarDB分布式版_云原生数据库 PolarDB(PolarDB)
本文介绍了PolarDB-X如何优化和执行聚合计算，以达到减少数据传输量和提高执行效率的效果。
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
分布式更多优化相关
阿里云分布式应用服务
企业级分布式应用服务 EDAS（Enterprise Distributed Application Service）是应用全生命周期管理和监控的一站式PaaS平台，支持部署于 Kubernetes/ECS，无侵入支持Java/Go/Python/PHP/.NetCore 等多语言应用的发布运行和服务治理 ，Java支持Spring Cloud、Apache Dubbo近五年所有版本，多语言应用一键开启Service Mesh。
+关注