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模型并行与流水线并行优化.docx
资料介绍
模型并行与流水线并行优化
一、大模型分布式训练背景
随着大语言模型、多模态大模型参数规模从百亿级快速增长至万亿级，单GPU设备的显存容量已经无法容纳完整模型参数与计算中间张量，分布式并行训练成为大模型落地的必要技术路径。数据并行、模型并行、流水线并行是当前主流的三类分布式并行策略，其中数据并行通过将数据分片分发到不同设备，每个设备保存完整模型参数，适合模型规模能够容纳于单卡显存的场景；当模型参数规模超过单卡显存上限后，需要引入模型并行与流水线并行对模型结构本身进行切分，实现多设备协同计算，两种策略也可结合使用，进一步提升训练效率与扩展性。
二、模型并行技术原理与优化
2.1 模型并行核心逻辑
模型并行的核心思路是将完整模型的参数按照层内结构切分到多个不同设备上，每个设备仅保存模型的一部分参数，前向与反向传播过程中不同设备通过通信传递中间结果，完成完整计算流程。按照切分维度的不同，模型并行可以进一步分为张量并行（也称为行/列切分并行）与设备映射并行，当前主流应用是基于Transformer结构的张量并行切分。
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