分布式并行策略概述

数据并行（Data Parallelism）

内容：数据并行通过将训练数据分割成多个小批次，并在多个处理单元（如GPU）上同时训练模型的副本来工作。每个副本完成自己批次的前向和反向传播计算后，梯度被汇总并同步更新到所有模型副本。

优势：

• 易于实现和扩展。
• 可以显著减少训练时间，尤其是当模型较小，而数据集较大时。

缺点：

• 随着模型大小的增加，每个处理单元需要的内存也增加，可能受限于单个GPU的内存容量。
• 大规模时通信开销增大，可能成为瓶颈。

模型并行（Model Parallelism）

内容：模型并行涉及将模型的不同部分放置在不同的处理单元上。这对于单个模型参数太大，无法适配单个处理器的内存时尤为重要。

优势：

• 允许训练大型模型，超越单个处理单元内存限制。
• 模型的不同部分可以并行计算，提高效率。

缺点：

• 实现复杂，需要精心设计模型划分和跨处理单元的通信策略。
• 通信开销可能显著，特别是模型各部分间的依赖性强时。

流水线并行（Pipeline Parallelism）

内容：流水线并行将模型分成几部分（阶段），然后在不同阶段间流式传递数据进行训练，类似于工业生产线。

优势：

• 减少处理单元的空闲时间，提高资源利用率。
• 支持更大模型的训练，通过将模型分割到不同的处理单元上。

缺点：

• 可能引入复杂的同步问题，特别是当模型阶段的执行时间不均匀时。
• 流水线“冷启动”和“冷停止”阶段可能导致效率下降。

混合并行（Hybrid Parallelism）

内容：混合并行结合使用上述多种并行策略，以最大化计算效率和模型规模。

优势：

• 灵活地适应不同任务和计算环境的需求。
• 可以更高效地利用计算资源，同时训练更大的模型。

缺点：

• 实现和优化相对复杂，需要对不同并行策略有深入理