parallelization

第19讲高效AI分布式训练总结，涵盖数据、流水线、张量和序列并行方法，并附有关内存和通信瓶颈的说明。

本文针对Baymex算法引入了并行化策略和自适应引导机制，以高效学习用于临床数据的离散化贝叶斯网络分类器，在16核CPU上实现了超过54倍的加速，并在保持可解释性的同时，获得了与传统模型相当或更优的预测性能。

文章描述了在企业环境中构建代理式AI系统的五种关键工作流模式，由Anthropic总结：提示链、路由、并行化、编排器以及评估器-优化器，并建议在使用完整Agent之前优先采用更简单的工作流。

本文提出了一种使用线性代数运算的CFR算法并行化框架，在GPU上实现了比CPU实现高达四个数量级的加速。

# AI 训练如何实现扩展 来源：[https://openai.com/index/how-ai-training-scales/](https://openai.com/index/how-ai-training-scales/) 我们发现梯度噪声尺度（一个简单的统计指标）可以预测神经网络在广泛任务上的训练可并行性。由于复杂任务往往具有更高的梯度噪声，越来越大的批大小在未来可能会变得有用，从而消除了 AI 系统进一步增长的一个潜在瓶颈。更广泛地说，这些结果表明神经网络训练无需被视为神秘的艺术，而可以被严格化和系统化。