大模型训练面临显存、带宽和计算三大瓶颈。ZeRO分片策略通过优化器状态分片（ZeRO-1）、梯度分片（ZeRO-2）和全参数分片（ZeRO-3）逐步降低显存需求，其中ZeRO-3可实现理论最低显存占用。混合精度训练结合FP16计算和FP32主权重，在保证精度的同时提升效率。这些技术共同解决了大模型训练中的资源限制问题，使千亿参数模型的分布式训练成为可能。