Scaling Performance of Large Language Model Pretraining

📄 arXiv: 2509.05258v2 📥 PDF

作者: Alexander Interrante-Grant, Carla Varela-Rosa, Suhaas Narayan, Chris Connelly, Albert Reuther

分类: cs.DC, cs.AI

发布日期: 2025-09-05 (更新: 2025-10-09)

期刊: Proc. IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC), 2025

💡 一句话要点

揭秘LLM预训练：探索分布式训练、大数据管理及数据并行扩展策略

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 预训练 分布式训练 数据并行 GPU优化

📋 核心要点

  1. 现有LLM训练计算成本高昂，但扩展性能和训练细节缺乏公开信息，阻碍了研究和应用。
  2. 本文旨在揭示LLM预训练流水线的关键要素，聚焦分布式训练、大数据管理和数据并行扩展。
  3. 研究重点在于充分利用GPU计算能力，为大规模LLM训练提供实用指导和性能优化建议。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各种自然语言处理应用中表现出最佳性能。训练这些模型是一项计算成本极高的任务；领先的人工智能研究公司正在投资数十亿美元用于超级计算基础设施，以便在日益庞大的数据集上训练越来越大的模型。然而，关于这些大型训练流水线的扩展性能和训练考虑因素的公开信息非常少。处理超大数据集和模型可能非常复杂，并且在公开文献中，关于调整训练性能以扩展大型语言模型的实用建议很少。在本文中，我们旨在揭示大型语言模型预训练流水线的一些神秘之处——特别是在分布式训练、跨数百个节点管理大型数据集以及扩展数据并行性方面，重点是充分利用可用的GPU计算能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模语言模型预训练过程中，由于模型和数据集规模的不断增长，导致的训练效率低下和资源利用率不足的问题。现有方法在分布式训练、大数据管理和数据并行扩展方面存在诸多挑战，缺乏公开的、实用的优化策略，使得研究人员难以充分利用现有的计算资源。

核心思路：论文的核心思路是通过深入分析LLM预训练流水线的各个环节，找出影响性能的关键因素，并针对性地提出优化策略。重点关注分布式训练中的数据并行性扩展，以及如何有效地管理和利用大规模数据集，从而最大限度地提高GPU的计算利用率。

技术框架：论文没有明确提出一个全新的技术框架，而是侧重于对现有LLM预训练流程的优化。其研究方法可以理解为：1) 分析现有预训练流程的瓶颈；2) 针对瓶颈提出优化策略，例如改进数据加载和分发机制，优化通信策略等；3) 通过实验验证优化策略的有效性。

关键创新：论文的关键创新在于其对LLM预训练流程的深入剖析和对优化策略的实践探索。虽然没有提出全新的算法或模型结构，但其对分布式训练、大数据管理和数据并行扩展的经验总结和建议，对于实际应用具有重要的指导意义。

关键设计：论文没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构，而是侧重于系统层面的优化。关键设计体现在如何有效地将大规模数据集分发到各个计算节点，如何优化数据并行训练中的通信开销，以及如何最大限度地利用GPU的计算能力。这些设计细节需要在实际的实验中进行调整和优化。

📊 实验亮点

由于论文摘要中没有提供具体的实验结果和性能数据，因此无法总结实验亮点。但可以推测，该论文可能通过实验验证了其提出的优化策略在提高训练效率和GPU利用率方面的有效性，并可能与现有的训练方法进行了对比。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要大规模语言模型预训练的场景，例如自然语言处理、机器翻译、文本生成、对话系统等。通过优化训练流程，可以降低训练成本，缩短训练时间，并提高模型的性能。此外，该研究还可以为构建更大规模的语言模型提供有益的参考。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) show best-in-class performance across a wide range of natural language processing applications. Training these models is an extremely computationally expensive task; frontier Artificial Intelligence (AI) research companies are investing billions of dollars into supercomputing infrastructure to train progressively larger models on increasingly massive datasets. Unfortunately, very little information about the scaling performance and training considerations of these large training pipelines is released publicly. Working with very large datasets and models can be complex and practical recommendations are scarce in the public literature for tuning training performance when scaling up large language models. In this paper, we aim to demystify the large language model pretraining pipeline somewhat - in particular with respect to distributed training, managing large datasets across hundreds of nodes, and scaling up data parallelism with an emphasis on fully leveraging available GPU compute capacity.