‌大模型网络技术主要包括分布式训练框架、参数服务器架构、混合并行策略、梯度压缩技术和弹性计算资源调度等关键技术‌，这些技术共同解决了海量参数训练时的计算、存储和通信瓶颈问题。以下是核心技术的具体解析：

1. ‌分布式训练框架‌
   采用数据并行（如PyTorch的DDP）、模型并行（如Megatron-LM的层间拆分）和流水线并行（如GPipe）三种模式，将计算任务拆分到多个GPU/TPU节点，通过AllReduce等通信协议同步梯度，显著提升训练效率。

2. ‌参数服务器架构‌
   通过中心化的参数服务器（如ParameterServer）或去中心化的Ring-AllReduce（如Horovod）管理模型参数更新，减少网络带宽占用，尤其适合超大规模稀疏参数场景。

3. ‌混合并行策略‌
   结合张量并行（横向切分矩阵运算）、序列并行（处理长文本序列）和专家并行（MoE架构），动态分配计算资源。例如GPT-3同时使用数据并行和模型并行，实现万亿参数的高效训练。

4. ‌梯度压缩技术‌
   采用1-bit量化、梯度稀疏化（如Deep Gradient Compression）或误差补偿压缩（如EDGE），将通信数据量降低90%以上，有效缓解跨节点通信延迟问题。

5. ‌弹性计算资源调度‌
   基于Kubernetes的自动扩缩容机制（如Volcano调度器）和容错设计（检查点重试），支持训练过程中动态调整GPU节点数量，保障千卡集群的稳定性。

随着模型规模持续增长，网络技术正向更细粒度并行、智能通信优化和异构计算融合方向发展，未来可能出现跨数据中心级的协同训练方案。实际应用中需根据硬件条件和模型特点灵活组合上述技术。