Что случилось, когда 70-миллиардные модели перестали влезать в одну видеокарту?
Примерно в середине 2024-го стало окончательно ясно: Llama 3.2 на 70 миллиардов параметров, даже с квантованием до 4 бит, требует памяти больше, чем есть в топовых потребительских GPU. А уж про обучение с нуля и говорить нечего — тут и H100 в одиночку пасует.
На сцену вышли распределённые стратегии — FSDP от Meta, Tensor Parallelism от NVIDIA, всяческие ZeRO. Но попробуйте открыть документацию PyTorch Distributed — там такое нагромождение абстракций, что хочется закрыть вкладку и пойти учиться на парикмахера.
Именно эту проблему решает smolcluster. Не очередной production-ready фреймворк для суперкомпьютеров. А минималистичная, намеренно упрощённая библиотека на чистом Python, которая показывает, как на самом деле работает распределённое обучение под капотом у тех же PyTorch или DeepSpeed.
Что умеет smolcluster на 22 февраля 2026 года
Библиотека живёт по принципу «одна задача — один файл». Никаких тысяч строк кода. Вот что там есть сейчас:
- FSDP (Fully Sharded Data Parallel) — та самая стратегия от Meta, которая шардит модель по устройствам, а градиенты собирает обратно. В smolcluster она реализована на 300 строках вместо 3000 у PyTorch.
- Model Parallelism (Tensor Parallelism) — когда разные слои нейросети живут на разных GPU. Полезно для сверхбольших моделей, которые не влезают даже в память нескольких карт.
- EDP (Elastic Data Parallelism) — экспериментальная штука для гетерогенного железа. Представьте: часть модели на Mac mini с M3, часть — на Raspberry Pi 5, а ещё что-то — на старом Jetson Nano.
- Чистая коммуникация на socket — никакого MPI, никакого NCCL. Простой TCP поверх localhost или локальной сети. Медленно? Да. Зато видно каждый байт, который летит между узлами.
- Поддержка PyTorch и JAX — можно подцепить к существующим моделям без переписывания всего кода.
| Алгоритм | Для чего нужен | Сложность реализации |
|---|---|---|
| FSDP | Обучение больших моделей на нескольких GPU с ограниченной памятью | Средняя |
| Model Parallelism | Модели, которые не помещаются даже в совокупную память нескольких карт | Высокая |
| EDP | Гетерогенные кластеры (разное железо в одном пуле) | Экспериментальная |
С чем сравнивать? PyTorch Distributed vs DeepSpeed vs smolcluster
Если нужно запустить распределённое обучение в продакшене — берите PyTorch с его torch.distributed или Microsoft DeepSpeed. Они выжмут из вашего железа всё до последнего мегабайта.
Но если вы пытаетесь понять, как это вообще работает — готовьтесь к неделям чтения документации и разбора чужих C++ бэкендов. Именно здесь smolcluster выигрывает на всех фронтах.
Главный недостаток smolcluster — скорость. TCP-сокеты против оптимизированных под железо библиотек вроде NCCL — это как ехать на велосипеде против Formula 1. Но для обучения это не всегда критично, особенно на этапе прототипирования.
1 Когда выбирать smolcluster
Вы — студент или исследователь, который хочет разобраться в распределённом обучении, а не просто запустить готовый скрипт. Вам нужно понять разницу между Data Parallelism и Model Parallelism не на уровне слайдов, а на уровне кода.
2 Когда выбирать PyTorch Distributed
У вас есть доступ к кластеру с InfiniBand и вы тренируете модель на 100+ GPU. Каждая минута обучения стоит денег, и вам нужна максимальная эффективность. Или вы работаете с моделями размером с GPT-5, где важна каждая деталь реализации.
3 Когда выбирать специализированные решения
Если вам нужно распределить уже готовые модели для инференса, а не для обучения, посмотрите на llama.cpp RPC-server или кластерные решения для локальных LLM. Там другая задача и другие оптимизации.
Как это выглядит на практике: Mac mini, Raspberry Pi и старый ноутбук
Автор smolcluster тестировал библиотеку на максимально нелепом железе:
- Mac mini M2 Pro (16 GB unified memory)
- Raspberry Pi 5 (8 GB RAM)
- Старый ноутбук с NVIDIA GTX 1060 (6 GB VRAM)
На таком зоопарке запускалась маленькая GPT-2-like модель. Каждая часть модели жила на своём устройстве. Градиенты передавались по Wi-Fi (да, это медленно, но работает).
Идея в том, что если smolcluster работает на таком разношёрстном железе, то на более-менее однородном кластере она покажет себя ещё лучше.
Что внутри? Заглянем в архитектуру
Вся магия происходит в трёх основных модулях:
1. Коммуникационный слой (comm/)
Тут живёт всё, что связано с передачей данных между процессами. SocketServer, SocketClient — обёртки над стандартными Python-сокетами. Никаких изысков, только TCP с таймаутами и повторными попытками.
2. Алгоритмы распределения (algorithms/)
Каждая папка — отдельная стратегия. fsdp/, model_parallel/, elastic/. В каждой — свой README с объяснением математики и схемами передачи данных.
3. Интеграции (integrations/)
Адаптеры для PyTorch и JAX. Можно взять готовую модель из transformers, обернуть её в декоратор smolcluster — и она уже работает распределённо.
Кому подойдёт smolcluster в 2026 году?
Библиотека не для всех. Но для своей ниши она идеальна.
- Студенты и аспиранты, которые пишут дипломы или диссертации по распределённому обучению. Вместо того чтобы разбираться в миллионе строк кода PyTorch, можно за день понять принципы по smolcluster.
- Исследователи в небольших лабораториях, у которых нет доступа к суперкомпьютерам, но есть несколько разнородных машин. Собрали кластер из того, что есть — и тренируете маленькие модели для экспериментов.
- Разработчики, которые хотят добавить распределённое обучение в свой продукт, но не готовы тянуть за собой весь PyTorch Distributed. smolcluster весит меньше 1 MB.
- Преподаватели, которые ищут наглядный материал для курсов по распределённым системам или ML.
А что насчёт производительности?
Тут всё печально, если сравнивать с оптимизированными решениями. На том же наборе из 4x RTX 4090 smolcluster проигрывает PyTorch Distributed в 3-5 раз по скорости обучения. Причина — накладные расходы на TCP и сериализацию Python-объектов.
Но есть и хорошие новости: для маленьких моделей (до 1B параметров) разница не так критична. А если вы учитесь или прототипируете — скорость вообще не главное.
Главное преимущество smolcluster не в скорости, а в прозрачности. Вы видите каждый шаг алгоритма. Можете поставить брейкпоинт в момент передачи градиентов и посмотреть, что именно летит по сети.
Не пытайтесь использовать smolcluster для обучения production-моделей на больших кластерах. Это всё равно что пытаться выиграть гонку Формулы-1 на картинге. Библиотека создана для обучения людей, а не моделей.
Что дальше? Будущее распределённого обучения
К 2026 году тенденция ясна: модели продолжают расти, а железо за ними не успевает. Распределённое обучение из экзотики превращается в стандартную практику.
Такие проекты, как smolcluster, снимают барьер входа. Раньше чтобы разобраться в FSDP, нужно было быть экспертом в PyTorch и C++. Теперь достаточно знания Python на среднем уровне.
Следующий шаг — подобные упрощённые реализации для других сложных концепций: кастомные CUDA-ядра, квантование на лету, смешанная точность. Всё то, что сейчас скрыто за слоями абстракции в больших фреймворках.
Если вы только начинаете путь в распределённом обучении — установите smolcluster, запустите примеры на локальной машине. Потом добавьте второй компьютер. Потом попробуйте разные стратегии. Через неделю вы будете понимать тему лучше, чем после месяца чтения документации PyTorch.
А когда понадобится скорость — перейдёте на промышленные решения, уже понимая, что происходит под капотом.
