为什么说大模型训练很难？
首先，你要知道，所谓的“大模型”，顾名思义，就是参数量极其庞大。你可以想象一下，一个普通人的大脑里有上千亿个神经元，每个神经元之间还有无数的连接，而一个大型语言模型，它的“神经元”和“连接”——也就是参数，动辄就是几千亿甚至上万亿。这些参数决定了模型的能力，参数越多，理论上模型能学到的知识和能做的任务就越复杂。
计算资源的“天文数字”
第一个让大模型训练变得异常艰难的，就是对计算资源近乎疯狂的需求。
GPU的数量和算力： 训练这些庞大的模型，光靠一台电脑上的CPU那根本是杯水车薪。你需要的是成百上千块，甚至上万块顶级的GPU（图形处理器）协同工作。GPU之所以适合做神经网络训练，是因为它们擅长并行处理大量简单的计算，这正是神经网络训练的核心。但即使是再顶级的GPU，处理这么多的参数，也需要海量的时间。想象一下，一个任务需要几千个工人同时干活，你才能在合理时间内完成，这还只是把人凑齐了，还没算他们得有多高效。
内存和显存： 模型参数需要存储在内存中，尤其是在GPU进行计算时，参数更是会加载到GPU的显存里。几千亿、上万亿的参数，意味着需要极其庞大的内存和显存才能容纳。如果模型太大，一次性放不进去，你就得想办法把它拆开，分批加载，这又增加了实现的复杂度和时间消耗。
网络带宽和通信： 当你用了上千块GPU协同工作时，它们之间需要频繁地交换数据和梯度信息。这就好比一个庞大的项目，需要很多部门之间不断地沟通协调。如果数据传输的速度跟不上，就会出现“等待”的情况，大大降低整体的训练效率。高带宽、低延迟的网络是必不可少的，但这又是一笔巨大的开销。
数据量的“汪洋大海”
有了强大的计算能力，你还得喂饱这个“大胃王”。
海量、高质量的数据： 要让模型学会理解和生成人类语言、图像或者其他复杂数据，你就得给它提供海量的、多样化的、高质量的数据。这些数据就像是模型的“教材”。想象一下，你要培养一个博学多才的人，你总得让他读遍天下书吧？对于大模型来说，这些数据量可以达到PB（拍字节）级别，相当于几十万个高清电影的大小。
数据清洗和预处理： 原始数据往往是杂乱无章的，充斥着错误、噪声、重复信息，甚至有害内容。你需要花费巨大的精力去清洗、过滤、标注这些数据，确保输入到模型中的是干净、有效的信息。这个过程本身就是一项耗时耗力的工程，而且一旦数据质量不高，即使模型再强大，也可能学到错误的东西，表现得很“傻”。
训练过程的“精雕细琢”
即使有了足够的计算资源和数据，训练过程本身也充满挑战。
超长的训练周期： 即使动用了上千块GPU，训练一个数千亿参数的大模型，也可能需要数周甚至数月的时间。这期间，机器需要24小时不间断地运行，任何一个小的故障都可能导致前功尽弃。
超参数调优的复杂性： 训练神经网络有很多“超参数”，比如学习率、批次大小、正则化强度等等。这些参数的设置对模型的最终性能至关重要，但它们之间的关系非常复杂，很难找到最优解。这就好比给一个小孩子选择教育方式，你需要尝试各种方法，看哪种最适合，而且这个过程非常耗时，可能需要进行成百上千次的实验。
模型收敛和过拟合： 训练的目标是让模型“收敛”，也就是说，它学习到的东西越来越稳定，并且在新的数据上也能表现好。但大模型很容易出现“过拟合”的问题，即模型在训练数据上表现得非常好，但在没见过的新数据上却一塌糊涂。你需要通过各种技术手段（如早停、dropout等）来避免这种情况，这需要经验和对模型行为的深入理解。
分布式训练的挑战： 为了加快训练速度，通常会将模型分布在多台机器上进行训练。这引入了“分布式训练”的概念。但分布式训练本身就很复杂，涉及到数据并行、模型并行、流水线并行等多种策略，如何有效地分配计算任务、同步模型状态、处理通信延迟，都是极大的挑战。一旦某个节点出现问题，可能导致整个训练任务中断。
成本的“望而却步”
最后，也是最直接的一个原因——成本。
硬件投入： 购买成千上万块顶级的GPU，以及配套的服务器、网络设备，本身就是一笔天文数字的投资。
电力消耗： 这些高性能计算设备运行时会消耗巨大的电力，长期的运行会产生高昂的电费。
人力成本： 维护如此庞大的计算集群，并负责模型的训练、调优和部署，需要一支经验丰富的工程师团队，这也需要不菲的薪资投入。
总而言之，大模型训练之所以难，是因为它将计算、数据、算法和工程化难题推向了极致。它需要的不仅仅是聪明才智，更需要巨大的资源投入和细致入微的工程管理。这就像是要建造一座摩天大楼，你不仅要有精密的蓝图，还得有足够的资金、材料、工人，还得能协调好每一个环节，才能最终拔地而起。
网友意见
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以下为原答案：
工作相关，去年在PPoPP会议上中了一篇大模型训练的文章DAPPLE，目的就是解决大模型的训练难问题（虽然还有提升空间），当时做了很多大模型训练的系统工作。所以大模型训练为什么难，我有一些发言权。
由于上面 @ZOMI酱 讲的很细了，我这边说说我的感受，主要来自两方面：策略组合爆炸+工程量大。我用显存优化和分布式两方面来说明这个问题。
显存优化复杂
显存消耗估计
模型训练时消耗的显存，往往是参数量的几倍还多。不说特别大的，仅以100B模型为例，我们大致估算一下 不做任何显存优化 时，使用AdamOptimizer训练的固定消耗：
| Section | 参数量 | 存储消耗 |
|---|---|---|
| 模型参数本身 | 100B | 400GB |
| Adam辅助变量（两份） | 200B | 800GB |
| 总计 | 300B | 1200GB |
即使没有列出Activations的消耗，上面的部分应该也比较吓人了。这得堆多少GPU卡，多少台机器？
- 16GB显卡：75张GPU卡，约等于单机八卡服务器10台；
- 32GB显卡：38张GPU显卡，约等于单机八卡服务器，5台。
也就是说，即使抠抠索索的使用，也得消耗这么多资源，显存优化不做不行。于是，大量的显存优化工作就必须得上了。
显存优化方法
- 合理的计算调度：如DAPPLE中提到的early backward；
- Gradient Checkpointing：习惯上称之为重算（Re-computation）
- CPU-offload：ZeRO中提到的借用Host memory做辅助变量的offload
- Optimization-state优化：切分辅助变量分片存储
上面的有些优化，在目前流行的一些框架上，是需要手动做的。目前也有一些框架在自动化托管这些工作，但是上面这些优化组合，全自动化方案能否做到性能最优，并不容易。
这是第一个难点。
分布式复杂
即使做了显存优化，单卡也绝对不够，分布式方案是必然选择。但这里问题在于：Dense巨无霸模型很难用Naive Data Parallelism训练（单卡放不下一份完整的replica），迫使必须叠加各种各样的并行模式，所以只能是所谓的Hybrid Parallelism。例如可以是如下这种组合方案：
数据并行 + 算子拆分 + 流水并行
大家对数据并行比较熟悉，所以下面只展开后面两项、
算子拆分
算子拆分并不是什么新鲜想法。我用矩阵乘法举个最简单的例子。例如我们有如下变量和矩阵运算：
- variable矩阵：
- batch input矩阵 ：
- 输出： 。
我们可以将 拆分到两个device上进行分块计算，因为我们知道矩阵可以使用分块乘法，即：
所以，单个矩阵乘法可以分到两个device上计算。我们在工程上要做的就是：将 切分到两个device上，将 复制到两个device上，然后两个device分别做矩阵乘法即可。有的时候，切分会带来额外的通信，比如矩阵乘法切到了reduction维度上，为了保持语义正确，就必须再紧跟一个AllReduce通信。
在Megatron-LM中，对Attention Block就做了这样的算子拆分（拆K，Q，V的head维度），像下面这样。
这里复杂之处在于，你不能无脑地将所有算子全部做拆分，因为拆分可能会引入一些额外通信，降低总体吞吐。所以你得做些分析，决定哪些算子被拆分，这得考虑以下因素：
- Workload的特点：计算量、参数量、Tensor shape等；
- 硬件拓扑：GPU算力，通信带宽等。
写个程序自动化行不行？能不能让程序自动搜索出来最佳的拆分方案？这取决于你在什么层次上做搜索。以TensorFlow为例，如果在GraphDef上的Operator这个粒度上做，搜索空间肯定爆炸。如果在Layer这个粗粒度上搜索，则是有可能的。但自动化方案也有一定的工作量：
- 拆分规则定制：为每种算子都需要定制一个完备的推导方案；
- 推导传播算法：推导影响链以及通信的引入（比如引入Reshard）；
- Cost model：快速评估每种方案的性能；
- 高效地搜索算法：在巨大的空间里快速搜索出较好的方案。
现在大部分框架都不支持这种全自动化策略，要么是半自动或纯手工，要么是针对某种模型把它的拆分方案写死。所以只能造轮子解决这个事。
流水并行
不切算子，而是将不同的Layer切分到不同的Device上，就可以形成Pipeline方案。GPipe就是这样一种方案，提出了将一个batch拆分成若干个micro-batch，依次推入到Pipeline系统中，即可消除Bubble time（打时间差：Device 1计算micro-batch 1时，Device 0为空闲状态，正好推入下一个micro-batch）。下面这个图应该能看明白，就不过多解释了。
然而，这种方案有显存压力。上图(a)中看到，B0的计算依赖于B1和F0，也就是说F0计算完成后，其Activations不能立即释放，直到B0算完才能丢掉。所以针对F0来说，推N个micro-batch时，我们要保存N份这样的Activations，直到他们的反向计算完成才能释放，显存峰值是很大的。
因此我们又要做显存优化了，我们在DAPPLE中提出了Early Backward方案，通过合理调度计算顺序，及早释放Activations，如下图所示。
和算子拆分类似，全自动化方案工作量不小，比如Pipeline怎么切，才能让通信量小，计算还能均匀，这需要一定的算法和工程量。
而且，在TensorFlow这样的框架上实现Early backward方案，除了让用户在编写模型时强行加上control flow严格控制，没有别的办法。大家自己可以试一试，用TF的Graph mode写这样的调度顺序，是有多么的噩梦，最好的解决方案可能还真就是造个轮子。
混合并行
如果把上述数据并行、算子拆分和流水并行混合起来，复杂度就更高了。
所以分布式，是第二个难点。
后记
以上是我总结的一些难点，除此之外还有一些其他系统方面的工程问题。训练大模型，尤其是在已有的框架中从0开始支持，上面列出的问题都是必须要解决的。否则就算给你足够的资源，你也不知道怎么把Workload跑起来。
所以这不仅仅是资源的事，是技术的事，也是轮子的事。
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