🔗 序列并行

训练VLA模型远远不止’用DeepSpeed跑起来’这么简单，当模型规模从7B增长到70B参数时，显存瓶颈和通信开销会逼你深入理解每一个训练技巧的原理和trade-off。本文从混合精度训练（FP16 vs BF16 vs FP8的精度缩放策略）、梯度检查点（selective checkpointing vs full checkpointing vs recomputation profiling）、activation offloading（CPU offloading vs NVMe offloading）、序列并行（Ring Attention + sequence parallelism + context parallelism）四个核心技巧展开，配合VLA特有的多模态编码器训练优化，给出实用的训练配置建议与常见调优诊断方法。