在训练大型语言模型时，可以利用多台主机上的显卡来加速训练过程。通常，这种训练方式被称为分布式训练。

在分布式训练中，可以使用一种叫做数据并行的方法，将大型语言模型的训练数据划分为多个小批次，然后将这些小批次分配给不同的主机进行处理。每个主机都有自己的显卡用于进行计算。

具体而言，分布式训练可以通过以下步骤来利用不同主机的显卡：

1. 数据划分：将训练数据划分为多个小批次，每个小批次包含一部分训练数据。

2. 模型复制：将模型复制到每个主机上，使每个主机都有一个完整的模型副本。

3. 并行计算：每个主机在自己的显卡上并行计算一个小批次的训练数据。这些计算可以包括前向传播、反向传播和梯度更新等操作。

4. 梯度聚合：将每个主机计算得到的梯度进行聚合，得到整个训练批次的平均梯度。

5. 参数更新：使用聚合的梯度来更新模型的参数。这样，整个模型在多个主机上的显卡上都进行了并行计算和参数更新。

通过这种分布式训练方法，可以充分利用多台主机上的显卡资源，加速大型语言模型的训练过程，提高训练效率和模型性能。