深度学习中的模型并行

一、概念

        模型并行是深度学习中用于训练大型神经网络的一种并行计算策略。它的目的是将一个大型模型的不同部分分布到多个GPU或计算设备上，从而实现模型的高效训练。与数据并行不同，模型并行关注的是模型的大小，特别是当模型太大而无法在单个GPU上容纳时。

        模型并行的原理是人为地将模型的层或子网络分配到不同的GPU上，每个GPU负责模型的一部分计算，并通过通信接口（如PCIe或InfiniBand）交换中间结果。这样可以使得每个GPU只存储和处理模型的一部分参数，从而允许训练更大的模型。

二、基本流程

1、模型分割

        将大型模型分割成多个子模型或层，这些子模型或层可以并行处理。

2、设备分配

        将分割后的模型部分分配到不同的GPU上。这通常基于模型的结构和计算需求。

3、前向传播

        在前向传播过程中，数据在不同的GPU间传递，每个GPU计算其分配到的部分的输出。

4、梯度计算

        在反向传播过程中，梯度需要在各个GPU间传递，以便每个部分的梯度可以被计算并用于更新模型参数。

5、梯度同步

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