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PyTorch原生张量并行与流水线并行基础接口解析
资料介绍
随着大模型时代的到来，单设备显存已经无法支撑千亿甚至万亿参数规模的深度学习模型训练，分布式并行训练已经成为大模型开发的标配能力。PyTorch作为当前最流行的深度学习框架，从2.0版本开始持续迭代原生分布式能力，其中最核心的就是内置了张量并行、流水线并行的基础接口，开发者不需要依赖第三方库就可以快速实现不同维度的模型并行拆分，降低了大模型分布式开发的门槛。本文将对PyTorch Distributed原生提供的张量并行、流水线并行基础接口进行系统解析，梳理其核心设计思路、使用方法和适用场景。
一、PyTorch Distributed生态基础
PyTorch的分布式能力核心依托于torch.distributed包，这套生态从早期的数据并行支持，逐步扩展到支持多种并行范式的模型并行能力。在PyTorch 1.x版本中，模型并行大多需要开发者手动实现张量拆分与通信，或者依赖FairScale等第三方扩展库；从PyTorch 2.0开始，官方逐步将成熟的并行能力合入主干，其中最核心的就是原生支持张量并行与流水线并行的基础接口，让开发者可以基于原生接口快速搭建分布式训练流程。
PyTorch Distributed的核心基础是分布式进程组（ProcessGroup），所有并行操作都基于进程组实现通信协调。张量并行和流水线并行本质上都是模型并行的不同维度：张量并行是将单个网络层的参数、计算按照张量维度拆分到多个设备上，每个设备只负责一部分张量的计算，通过集合通信完成结果同步；流水线并行则是将整个模型按照网络层拆分成多个阶段，每个阶段部署到不同的设备上，通过流水调度的方式 overlapping计算与通信，提升设备利用率。PyTorch原生提供的这两类并行接口，分别对应不同的拆分需求，开发者可以组合使用实现2D、3D等更复杂的并行策略。
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| PyTorch原生张量并行与流水线并行基础接口解析.docx | 18K |
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