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Microsoft's scaling toolkit — ZeRO sharding made huge models trainable.
현재 보고 계신 것은 소프트웨어 레코드입니다: AI 스택의 도구 또는 플랫폼 — 누가 관리하며 어떤 하드웨어에서 실행되는지를 다룹니다.
DeepSpeed's ZeRO optimizer sharding let models far larger than one GPU's memory train efficiently, powering the Megatron-Turing era and countless open efforts since. Its ideas (now echoed by PyTorch FSDP) defined how the industry splits models across thousands of devices.
전체 스택에서의 연결 구조
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출처
검토 기준일 2026-01-15 — 보기 방법론.