本播客讨论 PyTorch 分布式数据并行模块的设计、实现和评估。涵盖了梯度分桶、计算与通信重叠以及跳过同步等技术，以实现近线性可扩展性。

本期节目探讨如何通过减少激活重计算来加速大型Transformer模型的训练。我们将深入研究序列并行和选择性激活重计算技术，以及它们如何与张量并行结合，以最大限度地减少激活重计算的需要。

本期播客深入探讨了使用 Megatron-LM 在 GPU 集群上进行高效大规模语言模型训练的技术，涵盖了数据并行、流水线并行和张量并行等关键概念，以及如何组合这些技术以实现高性能和可扩展性。

深入探讨Sarathi-Serve：LLM推理中吞吐量与延迟权衡的驯服之道

LLaSA：基于LLaMA的语音合成中训练时和测试时计算的扩展

本期播客深入探讨了Moonshot AI开发的LLM聊天机器人服务Kimi背后的服务平台MOONCAKE。MOONCAKE采用以KVCache为中心的解耦架构，不仅分离了预填充和解码集群，还高效利用GPU集群中未充分利用的CPU、DRAM、SSD和NIC资源，建立了分布式KVCache。该架构的核心是其以KVCache为中心的全局缓存和调度器，旨在最大化吞吐量，同时遵守严格的延迟相关服务水平目标（SLO）。

深入探讨Mooncake，一个以KVCache为中心的LLM服务平台，为Kimi提供支持。了解其独特架构和在处理长上下文及高负载场景下的优势。

本期节目我们深入探讨FlashInfer，一个专为大型语言模型（LLM）推理服务设计的高效且可定制的注意力引擎。

深入探讨Mooncake：面向大语言模型服务的以KVCache为中心的解耦架构，特别关注其在长上下文和高负载场景下的性能优化。

An introduction to BeeGFS and its basic concepts.