一、分布式微调训练的有哪些方式？
多机多卡微调是指利用分布式训练框架，将模型、数据和计算任务分配到多个GPU节点上并行执行。其核心并行模式包括：
数据并行（Data Parallel, DP）：将训练数据分块分发到不同GPU，解决批量过大的问题。（分数据，存全模型，同步梯度）
模型并行（Model Parallel, MP）：将模型的不同层或权重切分到不同GPU，应对模型参数量过大的情况。（分模型，不同GPU放模型的不同部分）
张量并行（Tensor Parallel, TP）：是一种将神经网络中的张量运算在多个设备（如GPU）之间进行水平分割的并行计算技术。（分层内，把大权重矩阵拆开计算）
流水线并行（Pipeline Parallel, PP）：将神经网络模型按层或阶段分割到多个设备上，通过流水线化的方式执行前向和反向传播，以提高计算资源的利用率。（分阶段，像流水线一样按层分段处理数据）
实际应用中，通常需要采用混合并行策略来突破单一模式的限制。例如：当单卡显存不足时，可先使用张量并行切分模型权重，再叠加数据并行保证吞吐量（如Megatron-LM的典型做法）对于更大规模的训练，可结合流水线并行，将不同网络层分布到不同GPU节点上，形成3D并行方案这种3D并行已成为当代大模型训练的标准配置。
要实现稳定高效的多机多卡微调，关键在于合理选择并行策略并深入理解底层通信与调度机制。当前行业普遍采用基于NCCL通信库和高性能互联网络的分布式集群方案，通过PyTorch Distributed、DeepSpeed或Megatron-LM等框架实现自动化调度和梯度同步功能。此外，工程实践中还需重点考虑容错机制、断点续训能力以及混合精度（FP16/BF16）优化等关键因素。
二、工程实践中通信带宽不足对分布式训练的影响？
在多机多卡微调场景下，通信带宽不足是最常见的性能瓶颈之一，主要表现为：梯度同步延迟明显、训练吞吐率下降以及GPU利用率偏低。在跨节点训练时，若仅使用万兆以太网而非InfiniBand或NVLink等高速互联技术，通信耗时可能占据总训练时长的50%以上，这会显著降低系统的扩展效率。
三、如何有效处理多机多卡训练中的单节点故障？
在多机多卡训练场景下，单节点故障可能导致整个训练过程中断，严重影响训练效率。目前主要有两种解决方案：
- 断点续训机制：通过定期保存模型检查点(checkpoint)，在节点恢复或替换后能够快速恢复训练进度
- 分布式容错机制：部分主流框架(如DeepSpeed、Horovod)内置了自动容错功能，可在检测到节点故障时自动进行重试或动态调整并行策略
四、在多机多卡微调场景中，ZeRO优化器发挥着什么作用？
作为微软DeepSpeed框架中的核心技术，ZeRO（Zero Redundancy Optimizer，零冗余优化器）通过创新的参数存储方式实现了显著的内存优化。其核心原理是将模型参数（Parameters）、梯度（Gradients）和优化器状态（Optimizer States）分片存储于不同GPU，而非传统方式中每张GPU保存完整副本。这种设计使得单卡内存压力大幅降低，在同等硬件条件下可支持更大规模的模型训练，某些情况下甚至能将内存占用减少至1/8以下。正因如此，ZeRO已成为大模型分布式微调场景中的标配优化方案。