#分布式训练
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一张面向 2024–2026 的大模型框架地图：训练（Megatron-Core / DeepSpeed / FSDP2）、微调（LLaMA-Factory / Unsloth）、RLHF 后训练（veRL / OpenRLHF / Slime）、推理（vLLM / SGLang / TensorRT-LLM / llama.cpp）四大赛道的核心技术、横向对比与选型建议。
深入 verl 的 single-controller 实现核心：WorkerGroup、@register 装饰器与 Dispatch 分发模式。看它如何把复杂的分布式 RL 数据流封装成 driver 侧几行同步代码。
以 DeepSeek-V3 的真实 Megatron 训练脚本为样本，把每个训练参数对回背后的原理：MLA、细粒度 MoE、MTP、EP+ZeRO-3 的并行哲学；并横向对比 Qwen3-235B（两种 MoE 路线）、给出主流百亿/万亿模型并行地图，以及预训练→SFT→RL 的完整训练链路。
在 64 卡 RoCE 集群上对 Qwen3-235B-A22B（MoE）做角色扮演全参 SFT 的完整复盘：环境、网络、数据、模型、权重转换、训练到踩坑七步链路，附实跑数字与参数。
几百卡训几周，硬件一定会出故障。本文讲分布式 Checkpoint 为什么能换并行配置重载（ShardedTensor 的 global_offset）、异步存档、容错（ft_launcher + 心跳 + 分段超时抓“沉默 hang”）与弹性训练的区别，以及落到集群的实战 checklist。
显存都花在哪、重计算如何用算力换激活显存、BF16 与 FP8 混合精度怎么选、MFU 为什么是训练效率的金标准，以及一份按性价比排序的实战调优清单。
把 3D 并行扩展到五维。本文讲 MoE 为什么能解耦参数量与计算量、专家并行 EP 的两次 all-to-all、router 的负载均衡，以及上下文并行 CP 如何用 Ring Attention + zigzag 切法处理超长序列。
并行策略的上限由物理网络决定。本文介绍 NVLink 与 RoCE、GPUDirect RDMA，讲解 NCCL 在机内 NVLink + 机间多网卡 RoCE 上的跑法、关键调优旋钮、busbw 健康标准，以及带宽如何决定通信能否被计算隐藏。
数据并行为什么会重复浪费显存？本文讲清混合精度下的 16 字节/参数构成、ZeRO 思想、Megatron 分布式优化器（reduce-scatter + all-gather）、梯度缓冲区 overlap，并厘清 ZeRO 各档与 Megatron / FSDP / DeepSpeed 的关系。
流水线并行把模型的层切到不同卡。本文讲清 microbatch、流水线气泡（bubble），对比朴素 GPipe 与 1F1B 调度，推导 bubble 公式，并给出 64 卡 3D 并行蓝图。
张量并行把单层的权重矩阵切到多张卡。本文从矩阵乘法的行/列切分讲起，解释 Column/Row Parallel Linear、f 与 g 镜像算子，以及为什么 TP 必须绑定 NVLink 同机。
分布式训练系列开篇：先补齐为什么需要多卡训练、集合通信原语等背景，再讲 Megatron 的 GPU 网格世界观（TP/PP/DP/CP/EP）和一次训练迭代的完整生命周期。