PrismLLM：在少量 GPU 上高保真模擬千級大規模 LLM 訓練
大型語言模型訓練仰賴上千GPU集群，研發與除錯難以在生產規模重現。PrismLLM以切片化構建高保真執行圖，捕捉計算、通訊與依賴。採混合模擬：部分ranks執行原始程式，其他以虛擬參與者回放。實驗顯示迭代時間誤差約0.58%，峰值GPU記憶體誤差低於0.01%，能以極少實體GPU模擬至8192顆。
PrismLLM：少量 GPU 下的高保真大規模訓練模擬
PrismLLM 能在少數實體 GPU 上重現大規模語言模型訓練的行為，減少研發與除錯對生產級集群的占用與等待。
方法概述
系統首先以切片化策略構建高保真執行圖，將目標規模的計算、通訊與相依關係完整表示。接著以混合模擬執行：讓選定的 ranks 執行原始訓練程式，其他節點則作為虛擬參與者回放，維持整體時間與記憶體行為的一致性。
實驗與影響
在多個大型訓練工作負載上評估，PrismLLM 在迭代時間與 GPU 峰值記憶體使用上與實際部署高度吻合，迭代時間平均誤差約 0.58%，峰值記憶體誤差低於 0.01%。系統能以極少數實體 GPU 模擬至高達數千顆 GPU 的集群，對降低測試成本、加速除錯與評估效能優化具直接幫助。
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原始來源：ArXiv AI
系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。
