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模型分割调度技术概述.docx
资料介绍
随着大语言模型、计算机视觉模型等深度学习模型参数规模不断扩大，单设备已经无法容纳完整的模型参数和计算图，模型分割调度成为解决超大模型部署与推理的核心技术方向。模型分割调度指通过将完整的深度学习模型按照特定策略切割为多个子模块，分配到不同的计算设备（CPU、GPU、AI加速卡等）上运行，同时通过合理的调度机制协调各子模块的执行顺序、数据传输与资源分配，在有限硬件资源下实现超大模型的高效推理与训练。
一、模型分割的核心技术路径
1.1 按层级纵向分割
纵向分割也叫层级分割，是当前大语言模型最常用的分割方式，核心思路是沿着模型的计算流方向，将堆叠的Transformer层、卷积层等层级结构分配到不同设备。例如一个拥有100层Transformer的大语言模型，可以将前20层分配到第一个GPU，中间30层分配到第二个GPU，后50层分配到第三个GPU，每个设备仅保留对应层级的参数和计算逻辑，推理时数据从第一个设备依次流向最后一个设备，最终输出预测结果。
纵向分割的优势在于实现逻辑简单，不需要修改模型内部的计算结构，仅需要在层与层之间添加数据传输接口即可，适配现有分布式训练框架的成本较低。但该分割方式存在流水线气泡问题，即当第一个设备完成当前样本的计算后，需要等待所有设备都完成该样本的计算才能开始下一个样本，会导致部分设备在一段时间内处于空闲状态，降低整体设备利用率。
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