本文详细介绍了LLM分布式训练的关键技术和实践方法，重点解析了DeepSeek-V3框架如何通过DualPipe和EP（计算-通信重叠）优化训练性能。课程内容涵盖了从零手撕DP、TP、PP、CP、EP五大并行算法，以及ZeRO-Adam梯度优化和MoE EP通信-计算重叠等核心技术，并提供了纯CPU GLOO backend即可运行的实例。此外，课程还介绍了RLHF、LLM加速、多模态VLM和推理优化等进阶主题，并展示了学员在OpenAI、Meta等知名企业的工作成果，为LLM研究和开发提供了全面的指导。
💡 **LLM分布式训练核心技术概览**：文章详细介绍了LLM分布式训练所涉及的多种并行技术，包括数据并行（DP）、张量并行（TP）、流水线并行（PP）和专家并行（EP），并提及了ZeRO优化、Ring Attention、DualPipe等具体实现方式，旨在帮助读者理解并掌握构建高效LLM训练框架的关键技术，为大规模模型训练奠定基础。
🚀 **从零手撕五大并行算法**：课程强调不依赖DeepSpeed或Megatron等现有框架，而是通过纯PyTorch从头实现DP、TP、PP、CP、EP五大并行算法。这包括了Backward梯度计算和ZeRO-Adam优化器的硬核实现，以及在MoE EP 1F1B场景下的通信-计算重叠优化，提供了极具实践价值的底层代码实现细节。
💻 **低成本实战与成果展示**：课程声称可在纯CPU GLOO backend环境下运行所有实例，无需复杂的GPU环境，大大降低了学习门槛。文中列举了多个实操项目，如R1模型训练（低成本复现数学推理）、Llama-8B/70B的SFT/DPO/PPO训练，并展示了学员在OpenAI、Meta等顶尖科技公司的工作成就，强调了课程的实际应用价值和学习效果。
🎓 **全面进阶与社群支持**：除了分布式训练，课程还涵盖了RLHF、LLM加速（如长文档处理）、多模态VLM、模型推理优化（如o1推理）等多个前沿方向。课程提供直播、录播、Notebook、源码工程等多种学习资源，并拥有一个国际化的社群，为学员提供持续的学习支持和交流平台。
小冬瓜AIGC 2025-07-23 09:31 北京
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我是小冬瓜AIGCX-R1开源框架 | 现高校LLM对齐研究课程帮助学员拿下 OpenAI,Meta等小红书/知乎：小冬瓜AIGC
DeepSeek-V3 的 AI-Infra 将性能压榨到极致。V3 用 DualPipe + EP(计算-通信-重叠) 构建了分布式训练框架。LLM 分布式训练技术由于多机多卡的机器要求，难以入门和精通本 Lecture 基于 Pytorch 从 0 手撕 DP, TP, PP, CP, EP，而且把 Backward 也写了，全实例可运行。具体包含：
纯 Pytorch 从零手撕 5 大并行算法：DP、TP、PP、CP、EP。不依赖 DeepSpeed 和 Megatron 框架，手撕关键算法 Backward 梯度和ZeRO-adam，硬核实现 MoE EP 1F1B 下的 通信-计算重叠Step-by-step 手撕 DP:ZeRO-3、TP:Llama、CP: RingAttention、PP: DualPipe、EP: Gshard等经典算法不需要多卡环境，纯CPU GLOO backend可运行所有实例，无须 triton和cuda 等基础 
