一种基于分布式并行处理的大模型预训练系统

本发明涉及分布式学习技术领域，具体为一种基于分布式并行处理的大模型预训练系统。在本系统中，数据分发层通过分片模块采集节点资源状态并生成动态调度策略；计算资源层配置模型初始化模块和策略切换模块，支持张量并行、数据并行和流水线并行等多种模式灵活切换；网络通信管理层结合拓扑感知与梯度压缩技术，提升通信效率；模型聚合层通过安全聚合与优化控制机制，实现隐私保护下的全局参数更新与训练调优。系统各层协同运行，可有效提升大模型预训练的计算效率、通信性能与数据安全性，适用于大规模异构计算环境下的模型开发与部署。