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Model Sharding（模型分片）是一种分布式训练技术，通过将模型参数、梯度或优化器状态均匀切分到多个GPU上并行计算，大幅降低单卡显存占用，是当前训练百亿、千亿参数大模型的核心方案之一。
近期常被查询的 AI 概念。
