<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Параллелизм on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%BC/</link><description>Recent content in Параллелизм on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Thu, 04 Jun 2026 17:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%BC/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Обучение больших моделей на множестве GPU</title><link>/articles/obuchenie-bolshikh-modelej-na-mnozhestvie-gpu/</link><pubDate>Thu, 04 Jun 2026 17:00:00 +0300</pubDate><guid>/articles/obuchenie-bolshikh-modelej-na-mnozhestvie-gpu/</guid><description>&lt;h1 id="обучение-больших-моделей-на-множестве-gpu"&gt;Обучение больших моделей на множестве GPU&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;Ещё десять лет назад слова «обучить языковую модель» означали запуск одного Python-скрипта на одной видеокарте. Сегодня GPT-4, Llama 3, Gemini Ultra — это артефакты кластеров из &lt;strong&gt;тысяч GPU&lt;/strong&gt;, работающих в унисон. Но как именно координируется такой оркестр? Что делать, когда модель просто не помещается в одну видеокарту?&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;В этой статье — подробный разбор всех ключевых техник распределённого обучения: от классического data parallelism до 3D-параллелизма и ZeRO-оптимизатора. Материал основан на знаковой публикации Lilian Weng и дополнен актуальными практиками 2024–2026 годов.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>