YaFSDP ist ein verteiltes Daten-Parallelisierungs-Framework, das speziell für die effiziente Zusammenarbeit mit Transformer-artigen neuronalen Netzwerkstrukturen entwickelt wurde. Es ist bei der Vorabtrainierung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) um 20 % schneller als herkömmliche FSDP und zeigt eine bessere Performance unter hohem Speicherverbrauch. YaFSDP zielt darauf ab, den Kommunikations- und Speicheraufwand zu reduzieren.