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006-分布式训练技术：DeepSeek的超大规模模型训练实践

那个凌晨三点半的OOM异常

上个月团队里新来的小伙子跑过来问我：“哥，我把batch_size调到32就OOM了，这卡可是80G显存啊！”我看了眼他的训练脚本，单卡训练，数据加载方式还是最原始的DataLoader。这场景太熟悉了——三年前我们训千亿参数模型时，第一个坎就是显存墙。今天咱们就聊聊DeepSeek怎么跨过这道墙，把模型规模推到新高度。

数据并行的那些“坑”

最早我们试过朴素的DP（Data Parallelism），代码写起来简单，几行wrap搞定。但实际跑起来问题一堆：梯度同步的通信开销大得吓人，多卡之间负载不均衡，主卡显存先爆……后来换到DDP（Distributed Data Parallel），每个进程维护独立的模型副本，通信用Ring-AllReduce优化。

# 这是我们现在还在用的基础模板defsetup_ddp():