分布式系统通过解决计算、内存和可扩展性方面的挑战，在训练大型语言模型（LLM）中发挥着关键作用。LLM 需要巨大的计算能力和内存来处理海量数据集并优化数十亿个参数。分布式系统将工作负载分散到多台机器上，从而实现并行处理和高效的资源利用。例如，由于硬件限制，在单台机器上训练像 GPT-3 这样的模型是不可行的，但将任务分布到数千个 GPU 上可以让训练过程在合理的时间内完成。这种方法缩短了获得结果的时间，并使得能够处理更大的数据集和模型架构。
分布式系统的一个关键优势在于其水平扩展计算的能力。像数据并行这样的技术将训练数据分成更小的批次，在多个节点上同时处理，并聚合梯度来更新模型。PyTorch 的分布式数据并行 (DDP) 或 TensorFlow 的 tf.distribute 等框架使这一过程自动化，允许开发者在不重写核心逻辑的情况下扩展训练。模型并行是另一种方法，它将模型本身分布在多个设备上，这对于单个 GPU 无法容纳的超大模型架构非常有用。例如，Megatron-LM 将 Transformer 层划分到多个 GPU 上，从而能够训练具有万亿级参数的模型。这些方法平衡了计算负载，并最大程度地减少了节点之间的通信开销。
分布式系统还解决了内存和可靠性方面的挑战。训练 LLM 需要存储海量中间状态（例如，激活值、梯度），这些状态可能超过单个设备的内存容量。像 ZeRO（零冗余优化器）这样的解决方案通过在节点间划分优化器状态来优化内存使用。此外，分布式检查点允许在出现故障时保存并恢复训练进度，这对于长时间运行的任务至关重要。AWS 或 Google Cloud 等云平台提供了托管服务（例如 SageMaker、Vertex AI），这些服务抽象了基础设施的复杂性，让开发者可以专注于模型设计。通过结合这些技术，分布式系统使 LLM 训练变得可行、高效，并且能够应对硬件限制或故障。