程式語言與訓練框架
- Python
- PyTorch
- DistributedDataParallel
以 Python 與 PyTorch DDP 組織分散式資料平行訓練，讓不同運算工作使用模型副本處理資料。DDP 在訓練過程同步梯度，使多個 GPU 的模型更新保持協作。
技術應用情境示意
HPE DL380RTX A6000PyTorch DDPNCCL
THE CHALLENGE
解決的問題
模型訓練環境需要協調 GPU 硬體、通訊與運算框架，處理部署依賴與執行效能。
WHAT WE DELIVER
交付成果
- 01GPU 伺服器與運算環境建置
- 02PyTorch DDP 分散式訓練整合
- 03NCCL 通訊與訓練效能優化
成果與技術價值
完成多 GPU 模型訓練環境，建立從運算硬體到訓練框架的部署與整合能力。
技術架構與實作
從 GPU 伺服器、運算環境到分散式訓練框架建立完整依賴，讓多張 GPU 能共同支援模型訓練。
GPU 通訊與同步
- NCCL
- 梯度同步
以 NCCL 支援 GPU 間的集合通訊，銜接分散式訓練所需的梯度交換。NCCL 在此屬於 GPU 通訊函式庫，其功能與應用層的網路 API 分工不同。
運算硬體與資源整合
- HPE DL380
- RTX A6000
- 多 GPU
以 HPE DL380 伺服器及 RTX A6000 GPU 組織訓練環境，整合硬體與執行依賴。工程工作連接伺服器資源、GPU 驅動及模型訓練服務。
部署與訓練效能
- 分散式訓練
- 環境部署
協調 GPU 運算、通訊與 PyTorch DDP 的執行條件，搭建多 GPU 模型訓練架構。技術成果涵蓋部署及效能整合，支援大型語言模型的訓練需求。
系統運作流程
- 01
建立 GPU 執行環境
整合伺服器、GPU 及訓練服務依賴。
- 02
分配模型與訓練資料
由 DDP 組織多個運算工作的資料平行處理。
- 03
同步梯度與更新
透過 GPU 通訊支援共同的模型訓練流程。
案例依產業與技術成果呈現，客戶與專案識別資訊已去識別化。