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大模型通过多显卡训练（分布式训练）来实现大量数据的并行处理，最终整合到一个结果集，主要依赖以下几种关键技术和方法：
1. 数据并行（Data Parallelism）
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核心思想：将训练数据分片（shards）分配到多个GPU上，每个GPU独立计算局部梯度，最后同步更新模型。
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实现方式：
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数据分片：每个GPU加载不同的数据批次（batch），但共享同一份模型副本。
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梯度同步：通过 All-Reduce 操作（如NCCL库）汇总所有GPU的梯度，计算全局梯度后更新模型。
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框架支持：PyTorch的
DistributedDataParallel（DDP）或TensorFlow的MirroredStrategy。
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优势：简单易用，适合单