大模型分布式训练对比

大模型分布式训练是一种在多个计算节点上并行训练大型机器学习模型的方法，它能够显著提高训练效率和缩短训练时间。以下是一些关键的分布式训练技术和策略：数据并行：数据并行是最常见的分布式训练策略，数据被结构和计算资源的特点，可以选择最适合的并行策略组合进行训练。异步更新机制：在分布式训练中，异步更新机制可以提高效率，通过无锁数据结构最小化同步开销，并支持批量更新提高吞吐量。分布式训练器设计与实现：分布式训练器负责协调数据加载、前向传播、反向传播和参数更新等过程。一个高效的训练器需要处理多个关键问题，包括混合精度训练、梯度累积、优化器集成等。切分为多份并分发到每个设备上进行计算。每个设备都拥有完整的模型参数，计算完成后，设备间的梯度会被聚合并更新模型参数。这种方法能够充分利用多个设备的计算能力，加快训练速度。模型并行：在模型并行中，模型的不同部分被分配到不同的设备上进行计算。每个设备仅拥有模型的一部分，这使得超大的模型能够在有限的计算资源上训练。模型并行通常与流水线并行结合使用，数据按顺序经过所有设备进行计算。流水线并行：流水线并行是

大模型分布式推理是应对大模型推理过程中算力需求和成本挑战的重要技术手段。大模型通常具有海量的参数，其推理对算力要求极高，导致推理成本中95%用于算力，且“万卡集群”的使用效率经常在50%以下，存在算需求。增强系统的可扩展性：随着数据量和模型规模的不断增加，可以方便地添加更多的计算设备到分布式系统中，实现系统的线性扩展，以应对不断增长的业务需求。的闲置和浪费，进一步降低了运营成本。提高推理性能：分布式推理可以并行处理多个任务，大大缩短了推理的时间，提高了系统的响应速度和吞吐量，能够更好地满足实时性要求较高的应用场景，如在线客服、智能助手等的力资源浪费的情况。单张GPU卡的显存难以支撑大模型的推理，无法满足大模型的实时性和高吞吐量要求。实现方式模型并行：将大模型分割成多个子模型，分配到不同的计算设备上进行推理，然后再将结果进行合并。例如一致性和同步问题。优势降低算力成本：通过将推理任务分布到多个计算设备上，可以充分利用现有的算力资源，避免了为单个大模型配备昂贵的高端计算设备，从而降低了硬件成本。同时，提高了算力的使用效率，减少了算力

准确性和稳定性。在传统的机器学习过程中，数据集通常集中存储在一台计算机上进行模型的训练和推理，因此计算和存储的压力非常大，训练时间长且效率低下。而分布式机器学习则将数据存储在多台计算机上，通过数据切分和并行计算的方式加速模型训练。分布式机器学习的优势包括：可扩展性：可以将计算和存储分配到不同计算机上，随着数据集的增大，系统可以自动扩展。高效性：分布式机器学习可以将大规模数据分成多个小数据集，同时在分布式机器学习是一种利用多个计算节点进行机器学习或者深度学习的算法和系统，旨在提高性能、保护隐私，并可扩展至更大规模的训练数据和更大的模型。分布式机器学习方法可以有效地加速训练过程，同时提高模型的多个计算机上进行训练和优化，大大缩短训练时间。鲁棒性：由于数据可以被存储在多台设备上，因此即使某台设备或某个节点出现故障，系统仍然可以正常工作。分布式机器学习平台-SophonBaseSophonBase作为企业级一站式数据科学平台，支持数据管理、可视化建模、编程式建模等功能模块，包含完备的统计、机器学习、深度学习算法，覆盖从数据接入、数据预处理，到模型训练、模型部署、监控运维的机器学习模型全生命周期流程。

AI大模型训练方法涉及数据预处理、模型构建、分布式训练、优化技术应用、正则化、学习率调整和迁移学习等关键步骤，以提升模型性能和加速训练过程。AI大模型的训练方法主要包括以下几个关键步骤：数据预处理提高模型性能。分布式训练：为了加速模型训练，采用数据并行和模型并行等分布式训练技术，以提高计算效率。优化技术：优化算法，在训练过程中自适应地调整学习率，提高模型的收敛速度。正则化和学习率调整：通过引入：对原始数据进行清洗、整理和标注，以符合训练AI大模型的标准和要求。模型构建：设计和调整模型架构，可能需要对基础大模型进行微调或者迁移学习。模型训练：利用准备好的数据集对模型进行训练，评估模型在特定任务上的性能表现，并进行多轮迭代优化，直到模型达到预定的性能指标和精度要求。模型评估：对训练好的模型进行评估，以了解其在训练集和验证集上的表现，并根据评估结果对模型进行调整，如调整模型结构、参数设置等，以正则化项降低模型过拟合的风险，并在训练过程中调整学习率以适应模型的表现。迁移学习：利用预训练模型在相关任务上的知识，提高模型在新任务上的表现。

大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等，各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法：预训练数据收集与预处理成结果的质量和适应性。模型并行与分布式训练数据并行：将训练数据分割成多个子集，分别分配到不同的计算设备上进行处理，每个设备计算得到的梯度在参数更新时进行汇总和平均，以实现并行训练，加快训练速度。模型并行强化学习（RLHF）：让人类对模型生成的结果进行评价和打分，基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分，然后在强化学习过程中，利用奖励模型的输出作为奖励信号，引导大模型生成更符合：当模型规模过大，单个设备无法容纳整个模型时，将模型的不同层或部分分配到不同的设备上进行计算，设备之间需要进行通信以传递中间结果，从而实现对大规模模型的训练。混合并行：结合数据并行和模型并行的方法：收集海量的文本、图像、语音等多模态数据。对数据进行清洗，去除不相关、低质量、重复的数据，纠正错误等；进行分词、标记化等操作，将文本转化为模型可处理的格式。预训练任务设计：常见的预训练任务有语言模型任务

随着企业数字化进程的进一步深入，企业为了解决大数据的“4个V”问题，往往需要构建多个不同技术栈的大数据平台，其中不乏会使用到分布式相关的存储、计算、资源管理技术。分布式系统的出现解决了单机系统无法GoogleFileSystem在内的著名的3篇论文，打开了分布式技术快速发展的大门。2006年，Apache基金会创建了Hadoop开源项目，用来解决大规模的数据存储和离线计算的难题，开始解决商业场景下如Snowflake等。这些新的分布式技术的出现和逐渐成熟，让大数据的业务化发展有更快的趋势。不过随着企业数字化进程的进一步深入，企业为了解决大数据的“4个V”问题，往往需要构建多个不同技术栈的大技术总体上可以概括为分布式计算技术、分布式存储技术和分布式资源管理技术，我们将对这些技术分别展开论述。—分布式数据存储技术—分布式存储技术是相对于集中式存储技术来说的，在大数据技术被广泛使用任务，用多台计算机通过网络组装起来后，然后将每个小任务交给一些服务器来独立完成，终完成这个复杂的计算任务。Google是分布式计算的引导者，其发明的MapReduce计算框架是第一代被成功用于大规模生产

分布式存储和分布式数据库都是现代信息技术中用于处理大规模数据和高并发访问的技术，但它们在目的、架构和功能上有所不同。以下是对两者的详细对比：分布式存储定义：分布式存储是一种将数据分散存储在多个物理对数据持久性和可靠性要求高的应用。分布式数据库定义：分布式数据库是一种将数据存储在多个物理节点上的数据库系统，通过多个节点的协同工作，提供高性能、高可用性和可扩展性。特点：数据一致性：支持跨多个节点的数据一致性，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性）。事务管理：支持分布式事务管理，能够处理跨节点的复杂事务。查询优化：通过分布式查询优化技术，提高查询效率和响应速度。应用场景：适用于：具有良好的水平扩展能力，可以通过增加更多的存储节点来扩展系统的容量。性能优化：通过数据分片和负载均衡技术，提高数据读写性能。应用场景：适用于需要存储大量数据的场景，如大数据分析、视频存储、云存储等。适合

能力。同时，通过将数据分布在多个节点上，分布式技术还能够提供更高的存储容量和可靠性。分布式技术被广泛应用于大规模数据处理、云计算、物联网等领域，分布式技术的出现极大地推动了计算机技术的发展和应用。星环分布式技术星环科技基于分布式软件架构设计了全新的大数据技术栈，实现了统一的分布式计算技术、分布式一致性技术、分布式存储管理技术和分布式事务技术，使用统一融合的数据平台架构取代了业界的混合架构。星环大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试并经官方审计的产品，基于分布式架构构建的基础软件在海量数据的计算和分析上达到业界先进水平。分布式计算技术是支持大数据分析的核心技术，星环自主研发的分布式计算引擎具备较好的扩展性和容错性，在从GB到PB不同量级的数据处理上都具备很好的计算性能，支持数千台服务器规模；除了支持关系表的计算分析以外，该计算引擎还可以支持图数据、时空数据等多种数据模型之间的分布式技术是一种在计算机系统中使用的技术，它将计算和存储分散在不同的机器上，以实现更高效和可扩展的系统。通过将任务分解为多个子任务，并在多个计算机节点上并行执行，分布式技术能够大大提高计算速度和处理

分布式系统和分布式数据库都是现代信息技术中的重要概念，它们在架构、目标和实现方式上有一些相似之处，但也存在显著的区别。以下是对它们的详细对比：分布式系统定义：分布式系统是由多个独立的计算机节点组成的服务。资源共享：系统中的资源（如计算资源、存储资源等）可以被多个节点共享使用，提高资源利用率。应用场景：广泛应用于各种需要高可用性、高扩展性和资源共享的场景，如云计算、大数据处理、分布式计算、分布式存储能够保持一致性和完整性。应用场景：适用于需要处理大规模数据、高并发访问和跨地域分布式部署的场景，如大型互联网应用、金融服务、物联网应用等。联系与区别联系：分布式数据库是分布式系统的一种特例，专注于数据的可以像操作单个系统一样使用分布式系统。可扩展性：可以通过增加更多的节点来扩展系统的容量和性能，以适应不断增长的需求。容错性：通过节点冗余和故障转移机制，即使部分节点出现故障，系统仍然可以继续运行，提供等。分布式数据库定义：分布式数据库是一种将数据和数据库操作分散到多个节点上的数据库管理系统。这些节点可以位于不同的地理位置或不同的硬件设备上，通过网络连接在一起，共同提供数据的存储、查询和更新服务

分布式数据治理是一种针对分布式数据环境的综合性管理方法，旨在确保分布式数据的质量、安全性、一致性和可用性等，以下是具体介绍：数据治理架构与模型去中心化架构：与传统的集中式数据治理不同，分布式数据治理采用去中心化的架构，不存在单一的控制中心，而是通过多个节点之间的协作和共识机制来实现数据的管理和决策。数据治理模型：建立适合分布式环境的数据治理模型，如区块链技术中的分布式账本模型，通过密码学技术和共识算法确保数据的一致性和不可篡改。数据质量管理数据清洗与转换：在分布式环境下，数据来源广泛且格式多样，需要进行有效的清洗和转换，去除噪声和异常数据，统一数据格式，提高数据的准确性和可用性。数据一致性保障：通过分布式事务处理、数据同步机制等，确保不同节点上的数据在更新和操作过程中的一致性，避免数据冲突和不一致性问题。数据安全与隐私保护加密技术：采用加密算法对分布式数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的保密性和完整性，防止数据被窃取或篡改。访问控制：建立严格的访问控制机制，基于身份认证、授权和权限管理，限制对分布式数据的访问，确保只有授权用户才能访问和操作相应的数据。元数据管理元数据采集与

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...