Colossal AI

开源大规模 AI 模型分布式训练框架，让大模型训练更便宜、更易用、可扩展

开源大规模 AI 模型分布式训练框架，让大模型训练更便宜、更易用、可扩展

产品定位

Colossal-AI 定位于 AI 模型训练基础设施领域，以自研框架形式提供 CLI、配置系统与 booster API，用户需自行部署训练环境。其差异化能力集中在 Gemini 异构内存管理器，通过同时利用 GPU 与 CPU 内存（DRAM 或 nvme SSD）突破 GPU 内存墙，思路来自 PatrickStar。选型时需注意：Gemini 目前要求与 ZeRO 一起使用，尚未与张量并行、数据并行、流水线并行等策略解耦；其内存管理器由 MemStatsCollector（MSC）与 StatefulTensorMgr（STM）两部分组成，并将迭代划分为 warmup 与 non-warmup 两个阶段。

适合用户

  • 深度学习研究人员
  • 大模型训练工程师
  • 开源 AI 框架开发者

功能亮点

  • 异构训练（Gemini 内存管理）

    通过 Gemini 异构内存管理器同时利用 GPU 与 CPU 内存（DRAM/nvme SSD），在大模型训练中突破 GPU 内存墙。

  • 分布式任务启动

    通过统一 CLI 启动分布式训练任务，并支持张量并行微基准测试。

  • ZeRO 兼容

    Gemini 当前支持与 ZeRO 并行模式兼容使用，通过 booster 注入 GeminiPlugin。

  • 项目配置定义

    支持按需定义项目配置，包括特性规范与全局超参数。

使用步骤

使用 Gemini 进行异构训练

  1. 创建 GeminiPlugin 并通过 Booster 注入训练组件
  2. 在 ColoInitContext 下构建模型、优化器与损失函数
  3. 调用 booster.boost 完成训练组件装配

启动第一个 Colossal-AI 项目

  1. 按官方文档完成下载与安装
  2. 运行快速演示（Quick demo）
  3. 参考 GitHub examples 目录的使用示例

适用场景

使用混合并行训练 GPT

大模型训练工程师

官方教程展示如何使用混合并行策略训练 GPT 模型。

有限 GPU 资源下的大模型训练

深度学习研究人员

当仅有少量 GPU 时，可借助 Gemini 异构训练利用 CPU 与 GPU 内存完成大模型训练。

访问与价格

可用状态: 当前可用

价格信息: 开源

支持平台: 自托管

价格说明: 官方页面明确称 Colossal-AI 为开源软件，未在本次证据中出现任何付费或订阅条件。

官方入口

常见问题

Colossal-AI 是什么？

一个开源的大规模 AI 模型分布式训练框架，目标是让大 AI 模型更便宜、更容易且可扩展。

Gemini 是什么？

Colossal-AI 的异构内存管理器，通过同时使用 GPU 与 CPU 内存（DRAM 或 nvme SSD）突破 GPU 内存墙，思路来自 PatrickStar。

如何使用 Gemini？

目前 Gemini 兼容 ZeRO 并行模式，通过 booster 将 GeminiPlugin 特性注入训练组件即可使用。

如何开始使用 Colossal-AI？

可按官方文档完成下载与安装，运行快速演示，并参考 GitHub examples 目录中的使用示例。

来源核验

资料核验于 2026-09-25