在大模型训练（如GPT、Llama等）的分布式场景中，同步训练（Synchronous Training）和异步训练（Asynchronous Training）是两种核心的参数更新策略。 目前，主流的大模型训练（LLM）几乎全部采用同步训练（配合各种优化技术），而异步训练更多用于推荐系统或联邦学习等特定场景。 以下是这两种模式各自面临的核心问题： --- 一、 同步训练 (Synchronous Training) 机制简介： 所有计算节点（GPU/TPU）必须等待彼此完成当前批次（Batch）的梯度计算，然后统一进行梯度聚合（All-Reduce），更新参数后，才能进入下一个步骤。所有节点在任何时刻持有的模型参数都是完全一致的。 核心问题： 1. 木桶效应（Straggler Problem / 掉队者问题） 描述： 整个系统的训练速度取决于最慢的那个节点。 原因： 硬件性能波动（热降频）、网络抖动、操作系统干扰、甚至某个GPU的数据加载稍慢，都会导致该节点计算延迟。 后果： 如果有1000张卡，只要有一张卡慢了1秒，其他999张卡都要空转等待这1秒。在大规模集群中，这种等待...
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