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深度学习训练中的混合并行

更新时间：2026-07-29 10:40:30 大小：17K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：深度学习 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

一、混合并行的产生背景

随着深度学习模型规模呈指数级增长，大语言模型、多模态大模型的参数规模已经从十亿级增长到千亿级甚至万亿级，单张显卡的显存容量已经无法容纳完整的模型参数与训练过程中产生的激活张量，单设备训练的路线已经走不通。分布式训练因此成为大模型训练的主流方案，常见的分布式训练策略包括数据并行、模型并行（张量并行）、流水线并行三类，不同并行策略各有优劣，单一并行策略在大规模集群环境下无法同时兼顾通信效率和内存利用率，混合并行由此应运而生。

单一并行策略的局限性

1. 数据并行：每个设备保存完整的模型副本，仅分割训练数据，各设备计算自己批次数据的梯度，之后通过全归约操作同步梯度。该策略的缺陷在于模型参数需要在每个设备都保存一份副本，对于千亿参数模型，即使每张A100 80GB显卡也无法容纳，因此数据并行无法独立支持超大规模模型训练；同时当数据并行的维度增加，设备数量增多后，全归约的通信开销会线性增长，降低整体训练吞吐量。

2. 张量并行（模型并行）：将单个网络层的参数张量沿某一维度分割到不同设备，每个设备只负责计算张量的一部分，前向和反向传播时只需要做分层间的通信。该策略能够有效降低单设备的显存占用，但是张量并行的通信开销和设备数量成正比，当集群中设备数量较多时，跨节点的通信会成为严重瓶颈，训练效率会快速下降。

3. 流水线并行：将模型按层分割到不同设备，每个设备只负责模型连续几层的计算，通过流水线的方式 overlapping 计算和通信。该方案的跨设备通信只发生在相邻设备之间，通信开销更低，但是会存在流水线气泡开销，降低设备利用率，同时模型参数较多的情况下，单设备仍然会面临显存不足的问题。

混合并行的核心思路就是组合多种不同的并行策略，在显存占用、通信开销、训练效率之间找到最优平衡点，充分利用大规模集群的计算资源，实现超大规模深度学习模型的高效训练。


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